进化博弈理论
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进化博弈理论范文第1篇
摘要:经典博弈理论的理性基础是“完全理性”假设,但现实中人们更多地表现为有限理性。因此在分析企业价格竞争博弈时应以有限理性假设为前提的进化博弈理论作为分析的理论基础。本文运用进化博弈理论,以企业群体为研究对象,通过构建进化博弈模型分析企业在价格竞争中价格策略调整以及变化趋势,对现实中企业价格竞争的策略选择做出解释。
关键词:复制动态方程;企业价格竞争;高价策略;低价策略
一、引言
经典博弈理论在分析人们的策略选择时,实际上沿用了经济学中通常采用的“理性经济人假设”,即认为博弈方都是以个体利益最大化为目标,且有准确的判断选择能力,也不会“犯错误”。这种置于完全理性假设下的博弈意味着博弈方在博弈一开始就能精准地计算出自己的收益从而选择最优的策略。依照这种逻辑,在企业价格竞争的初始阶段,企业就能够根据收益的大小,选择适当的价格策略获得最大利益,从而实现一种静态均衡。而现实中企业的价格竞争往往呈现出一种不断调整趋于稳定的动态过程。由于企业所面临环境的不确定性以及人们对环境的计算能力和认识能力的有限性,使得企业很难一次性地选择最优策略。因此我们在分析企业价格竞争博弈时,需要对完全理性博弈分析框架做出调整,把我们的分析建立在有限理性分析框架下的进化博弈理论基础之上。
二.进化博弈理论简介
进化博弈理论从有限理性博弈方出发,以群体为研究对象,利用动态分析方法来考察群体达到均衡的过程,并利用该理论的均衡概念进化稳定均衡来预测群体的行为,其核心概念就是进化稳定策略。
进化稳定策略的是指假设占群体绝大多数的个体选择某种特定策略,如果选择不同策略的小的突变个体获得的收益大于群体中的个体所获得的收益,那么这个突变就能够侵入到这个群体。反之,就不能够侵入这个群体而在进化过程中消失。当一个群体的特定策略能够消除突变个体的侵入,那么这个群体就达到了进化稳定状态,此时该群体所选择的策略就是进化稳定策略。我们可以用复制动态方程,即一种策略在一个群体中被选择比例的动态微分方程,来描述这一变化过程。当某种策略的收益比群体的平均收益高时,那么这种策略就会在群体中被模仿、学习和发展,其变化速度与选择相应策略个体的比例和该策略收益超过平均收益的幅度成正比。
用微分方程表示:
其中, 表示群体中选择策略 的比例, 表示选择策略 的期望收益, 表示群体的平均期望收益, 表示不同的策略。令 ,就可解出复制动态方程的稳定点。如果出现小的突变个体偏离该稳定点,复制动态仍然会使其恢复到该点,该点就是进化稳定策略点,群体达到进化稳定状态。利用进化博弈理论,我们可以分析企业价格策略的调整变化以及达到稳定均衡状态的动态过程。
三.模型的建立与分析
假设在生产同种产品的企业群体中,每个企业只有两种价格策略选择,即高价和低价。为了便于分析,我们认为其中任何两个企业在策略和利益方面都是对称的。由此构造一个两个企业的对称博弈,其收益矩阵如下图所示,其中H表示高价,L表示低价,且 。
现在我们分析企业随机配对的价格竞争博弈。由于博弈方的理性是有限的,所以并不是所有企业一开始就能找到最佳策略,这与不同策略组合的收益有关。可能既有选择高价策略的企业,也有选择低价策略的企业。假设选择高价策略的企业比例是 ,选择低价策略的企业比例就是 。那么:
选择高价策略企业的期望收益为:
选择低价策略的企业的期望收益为:
群体平均期望收益为:
按照复制动态的思想,选择策略收益较低的企业或早或迟会发现改变策略对自己是有利的,转向(模仿)有较高收益的策略,因此群体中选择不同策略的企业比例就会发生变化。我们以选择高价策略企业的比例为例,
其动态变化速度可以用下列复制动态方程表示: 。
由此我们可以进行进化稳定性分析:
令 。此时博弈有三个稳定点,分别是 , , 。其中前两个稳定点意味着所有企业趋向于选择相同的策略,或者都选择低价策略或者都选择高价策略;后一个稳定点意味着企业以一定比例选择不同策略。作为进化稳定策略点 ,除了本身必须是均衡状态以外,即 ,还必须能够消除突变个体的侵入,也就是说如果某些博弈方由于偶然的错误偏离了 ,复制动态仍然会使 回复到 。这就要求当突变使 时, 必须大于0,当突变使得 时, 须小于0,也就是在这些稳定点处 的导数 必须小于0。
求 对 的导数得: 。则 , 。由于 ,有 ; ,所以 , 均为进化稳定策略点。 , 不是进化稳定策略点,对微小的突变不具有稳健性。由此我们可以得出:
当初始选择高价策略的企业比例 落在区间 时,复制动态会使其趋向于进化稳定状态 ,即所有企业都选择低价策略;
当初始选择高价策略的企业比例 落在区间 时,复制动态会使其趋向于进化稳定状态 ,即所有企业方都选择高价策略。
选择低价策略和高价策略的机会分别为: 和 。
从以上分析可以看出企业的价格竞争是一种变化调整趋于稳定的动态过程,其结果将趋于两种稳定均衡状态,或者高价的均衡状态或者选择低价的均衡状态,究竟会趋向于哪个稳定点,取决于企业初始选择某种策略的比例以及由不同策略组合的收益所确定的区间。
四.结论
利用有限理性框架下的进化博弈理论在对企业价格竞争博弈进行分析时,尽管进行了理想化的假定,但仍具有一般性。企业价格竞争的初始阶段往往表现为多样性的价格策略,这是由于人们的理性有限以及竞争环境的不确定性所致。但企业可以在竞争中通过不断地比较收益,模仿、学习寻找到有利可图的价格策略,从而实现一种进化稳定均衡。这也可以部分解释为什么企业“价格战”的结果往往是都选择低价策略,或者企业为避免“价格战”所导致的两败俱伤,彼此心照不宣地形成默契价格,维持高价策略。当然影响企业价格竞争动态变化的原因还有很多,本文只是从进化博弈的角度进行了分析,但这并不影响分析结果的有效性。
参考文献:
进化博弈理论范文第2篇
运用进化博弈理论探寻企业赊销账款风险管理对策。通过构建赊销交易演化博弈模型，分析信用管理部门和客户的策略空间以及演化趋势，得出赊销账款信用管理的演化相图以及在每一个局部均衡点的演化稳定条件，据此发现博弈双方的策略演化的方向以及可能性与策略的预期收益密切相关。为了使更多的赊销账款能够安全收回，应该通过补贴，奖励等政策提升遵纪守法行为的预期收益，通过罚款、惩处等政策降低违纪非法行为的预期收益。
【关键词】
赊销账款；风险管理；进化博弈论
一、引言
随着经济不断加快发展和买方市场的逐步形成，企业间的交易越来越多地采用赊销方式。赊销是企业给予客户的一种信用优惠，赊销账款是企业向客户销售产品、材料或提供劳务而形成的应收账款，并按权责发生制在企业的资产负债表中确认收入。赊销虽然可以增加企业的收入，但却不增加企业的经营现金流，一旦赊销账款收不回，企业将面临巨大的资金压力。因此，赊销对于企业是即有利又有弊。一方面，赊销是可以稳定自己的销售渠道、扩大产品销路、减少存货、增加收入。另一方面，为追求高收入，简单、随意的进行赊销又会存在巨大的隐患。
在进行赊销账款管理时，应强调事前防范，而不是事后处理。因此，对赊销账款的风险进行防范并提出有效的控制措施，是摆在企业面前的现实问题。本文试用进化博弈论对企业与客户之间的赊销交易过程进行分析。
二、进化博弈理论介绍
进化博弈论是受生物进化原理启发而产生的一种新理论，它认为人类只具有有限理性，在重复博弈的过程中，不可能一开始就能找到最优的策略，而是要在一个群体中，通过不断的学习和模仿，逐步的试错与选择，蓦然的顿悟和突变，寻找到较好的稳定策略。最终群体成员采用某种特定策略比例的变化趋势和稳定性就会体现出来。博弈各方达到进化稳定时的策略组合称为进化稳定策略（Evolutionary Stable Strategy，ESS）。
进化博弈论用复制动态方程探讨群体成员采用某种特定策略比例的变化趋势和稳定性。复制动态方程是一个微分方程，描述一个特定策略在一个种群中被采用的比率，其基本思想为：如果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体种群中的比例就会增加。复制动态方程一般如下：
dx dt=x・（ux）。
其中x为一个种群中采用策略k的比率，ux为策略k的期望收益，为所有策略的平均收益。
dx dt为采用策略k的群体数量比例随时间的变化率。变化率取决于参与人模仿和学习速度的快慢，而模仿和学习速度的快慢收到模仿的难度和激励的强度的影响。
三、模型构建与分析
（一）基本假定和博弈模型构建
在企业赊销过程中，企业和客户的交易行为是一种典型的博弈行为。由于客户为争取到赊销额度有对自己的资信状况进行粉饰的倾向，我们假定每个企业都设有专门的信用管理部门（以下统称“信管部”）来对申请赊销的客户的资信状况调查。
基本假定如下：
1.博弈的参与人分为企业的信管部和申请赊销的客户。且他们都是有限理性的经济人。
2.信管部的策略选择有积极调查和消极调查，在博弈初期，信管部采用积极监管的概率为x，采用消极监管的概率为1x；客户的策略选择有粉饰和不粉饰，最初，客户选择粉饰的概率为y，选择不粉饰的概率为1y。
3.信管部采取积极调查策略需要付出成本c，信管部采取消极监管策略时，付出的成本为0，但若发生因客户资信状况差而导致赊销账款无法收回时，信管部将受到管理层的处罚为p。客户不粉饰资信状况所取得的信用优惠产生的正常收益为r，客户粉饰资信状况后可以得到的额外收益为Δr，如果被查处其损失为m。
建立损益矩阵如表1所示：
（三）进化稳定均衡点的ESS分析
作为进化稳定策略的点（x*，y*），除了本身是均衡点（即满足F（x*，y*）=0，Q（x*，y*）=0）外，还必须具备这样的性质，即外界环境出现的偶然因素使博弈方偏离均衡时，复制动态仍会使
（x，y）回到（x*，y*）。因此，当x0，当x>x*时，有dx dt=F（x，y）
根据复制动态方程得到的5个局部均衡点要成为进化稳定均衡点的条件如下：
1.局部均衡点（0，0）演化为进化稳定均衡点的条件为c>p，Δr>0。这表明，在对信管部的处罚不足，而客户粉饰资信状况的额外收益大于0，且越来越大时，采取积极调查的信管部和不粉饰资信状况的客户的概率为0。这显然不是人们所希望的，图1是其相位图。
图1当x=0，y=0时的策略ESS相位图
2.局部均衡点（0，1）演化为进化稳定均衡点的条件为c>0，Δr
图2当x=0，y=1时的策略ESS相位图
3.局部均衡点（1，0）演化为进化稳定均衡点的条件为Δr>m，p>c。表明当对信管部的管理逐步强化，但对客户粉饰资信状况的处罚不足时，采取积极调查的信管部的概率为1，采取不粉饰资信状况的客户概率为0，这一状态将会成为进化稳定策略。相位图如图3。
图3当x=1，y=0时的策略ESS相位图
4.局部均衡点（1，1）演化为进化稳定均衡点的条件为c
图4当x=1，y=1时的策略ESS相位图
图5当x=Δr/m，y=（1c/p）时的策略ESS相位图
5.局部均衡点（Δr m，1c p）为鞍点，相位图如图5。表明双方所取策略的转化临界点。比如当客户不粉饰的概率向y>y0演化时，信管部积极调查的概率会向x
四、结论与政策建议
上述进化博弈分析给出了客户和信管部的策略空间的演化趋势和每一个平衡点演化为稳定策略ESS的条件。据此可得，如果客户粉饰资信状况所获得的额外收益Δr较高，甚至高于其被查出时的损失m时，就至少会存在一定比例的客户采取粉饰策略；如果信管部的调查成本c较高，甚至高于消极调查将受到的处罚p时，就至少会有一定比例的信管部放弃积极调查策略。这种分析结果，一定程度上解释了赊销交易中存在的问题，对制定相关政策有一定的参考意义。
在此，仅以本文研究的假设前提和分析结论，给出如下几个措施：
1.加强企业内部控制建设，规范赊销账款审批流程，提高各部门对信管部的支持和配合力度，降低信管部的调查难度。
2.对信管部施行激励政策。当信管部积极调查，并且使企业的坏账率下降时，给予很高的奖励；当信管部消极调查，使企业的坏账率上升时，给予严厉的处罚。
3.制定和完善相关法律政策，对粉饰资信状况的行为给予严厉的处罚。
参考文献：
[1]
黄艳军.应收账款与赊销管理研究[J].现代物业（中旬刊），2012（6）
[2]王月华，王洪艳.基于博弈论的企业应收账款风险管理[J].商业会计，2012（24）
进化博弈理论范文第3篇
关键词：标准设定；进化博弈；超额收益；R&D净利润
中图分类号：F273.1；F224.32文献标识码：A文章编号：1001-8409（2014）01-020-06
1引言
当今社会，技术标准作为产业内的游戏规则，谁率先制定，谁就能在产业中占据主导地位从而获得最大利益[1]。然而技术标准的设定是个长期、艰苦的过程，从技术和资金上讲，技术标准整体研发超出了单个企业所能承受的范围，因此企业R&D联盟作为技术标准设定所需的一种R&D组织形式便应运而生。但要提高R&D联盟的效率，首先要保证联盟的稳定性。由于技术标准研发的多阶段性、技术知识辐射产生长远经济价值的不确定性，使得保持标准设定动因下R&D联盟稳定的难度很大[2]。有研究表明[3]，联盟的稳定性与联盟企业在竞争与合作中选择的投入与利益分配策略是否得当密切相关，但联盟企业不可能在一开始就找到“进化稳定”策略，而是在动态博弈过程中通过反复试错来寻找较好的策略，进化博弈的过程就是支持联盟企业的策略在与其他策略的竞争中产生、扩散，直至占据主导地位的过程。
自从Smith[4]等引进“进化稳定策略”概念以后，不少学者利用进化博弈思想开展了许多研究工作。陆琳[5]等在物流企业实际工作中利用进化博弈分析了我国物流企业战略联盟的利益分配原则及稳定问题；敬嵩[6]等利用进化博弈的复制动态方法，研究了利益相关者参与公司管理可能演化的管理模式；龚健[3]等通过构建进化博弈模型研究了企业海外R&D战略利用联盟的进化稳定战略，但总体来说相关的文献较少，目前还没有学者利用该理论研究技术标准设定R&D联盟的进化行为。因此本文拟从企业投入和利益分配的角度出发，通过企业R&D联盟活动的进化博弈分析，探求既能使联盟伙伴受益又能促进联盟稳定的方法，把握联盟进化特征，对联盟R&D活动进行有效控制以保证协作R&D持续稳定，在此基础上实现联盟中单个企业和联盟整体利益的最大化。
2企业R&D联盟活动的进化博弈分析
2.1标准设定动因下企业R&D联盟活动的特点
标准设定动因下企业R&D联盟是以拥有较强R&D实力和必要知识产权的企业为主导和核心，多个企业之间通过订立合作协议而形成的联盟，主要目标是有针对性地探索和拓展可以塑造为技术标准的知识及技术的能力。联盟中的一类企业是核心技术拥有者或者在知名度等方面有明显优势，这类企业在联盟利益分配上往往要求获得正常投入收益外的超额收益，另一类企业则期望通过合作达到获取相关技术、增强学习能力等目的，这类企业往往在联盟利益分配上愿意作出一些让步而同意支付超额收益[7，8]。这样可把企业分为C、D两类，即希望获得超额收益的C类企业和愿意作出一些让步而同意支付超额收益的D类企业。
C类企业首先会尝试“坚持获得超额收益”的策略，但为了保持联盟的稳定性亦会表现出两种行为方式：C1：坚持获得超额收益；C2：不坚持获得超额收益。
同样，D类企业在与C类企业进行R&D合作时也相应表现出两种行为方式：D1：同意支付超额收益；D2：不同意支付超额收益。
假定C1和D1相遇时，双方同意C类企业获得超额收益；C1遇到D2时，双方无法达成合作协议；C2遇到D1时，C类企业获得超额收益及D类企业不必支付超额收益的可能性各半；C2遇到D2时，双方同意不考虑超额收益。
2.2进化博弈原理
进化博弈模型主要由以下几个部分组成：
（1）参与者及行为策略：考虑只有两种类型的参与者C与D的情形，其对应的行为策略分别为Ci和Dj（i，j=1，2）。参与者C采用C1和C2的比例定义为策略向量：
X=（x1，x2），0≤x1，x2≤1且21i=1xi=1
其中xi表示C中采用Ci的参与者的比例；同理定义D的策略向量：
Y=（y1，y2），0≤y1，y2≤1且21j=1yj=1
其中yj表示D中采用Dj的参与者的比例。
（2）参与者C与D所采用的策略在相互作用中会有不同的收益，记参与者C的收益矩阵A：
A=aij，i，j=1，2
其中aij表示在D采用策略Dj时，C采用Ci策略的收益；同理定义D的收益矩阵B：
B=bij，i，j=1，2
其中bij表示在C采用Ci策略时，D采用策略Dj的收益。
（3）参与者C的策略Ci的适应度函数为fi（Y）=（AY）i，根据进化原理，适者生存的优势体现在11xi·dxi1dt 的增加上，即采用策略i的参与者比例提高了，由此定义11xi·dxi1dt=Ci的适应度-平均适应度，即：
F（x）=dxi1dt=xi（（AY）i-XΤAY） （1）
同理可定义：
F（y）=dyj1dt=yj（（BX）j-YΤBX） （2）
当dFx1dx
2.3联盟中两类企业的收益矩阵
联盟中两类企业的收益主要分成三部分：第一部分是企业本身拥有的技术所带来的收益，第二部分是R&D协作活动带来的R&D收益，第三部分是两类企业R&D协作谈判决定获得或支付的超额收益。
设企业k的技术水平为tk，通常技术水平越高，市场吸引力也越大，且技术带来的收益为技术水平的凹函数，可定义技术收益函数[13～15]：
wk=112βt2k
其中β为边际技术含量的收益参数。由于C类企业掌握着核心技术，因此由技术带来的第一部分收益C类企业要高于D类企业。
下面引入Vonotras等[16]提出的三阶段博弈模型，分析R&D联盟协作活动过程，从而得出C类企业的总收益矩阵A及D类企业的总收益矩阵B，具体演示如下：
（1）R&D联盟活动的第一阶段：联盟的形成
设市场上有N（N>m+n）个企业，两类企业形成的R&D联盟用g表示，联盟中的企业数量用m+n表示，假设前m个企业是C类企业，后n个企业为D类企业，只要企业k∈g，就意味着企业k参加了联盟g。
（2）R&D联盟活动第二阶段：企业R&D协作
假设企业k的R&D投入为Ik，其单位成本降低额用f（R）来表示，f是R&D活动的生产函数，R为企业k的有效R&D投资，即如果其他企业不进行R&D投入，为了同等程度地降低成本所需要单独进行的R&D投资。R的大小取决于g中企业的数量及Ik，分别用I1，I2，…，Im，Im+1，…Im+n表示联盟中各企业的R&D投入，则企业k在g中的有效投资为：
R=m+n1k=1Ik
假设企业k生产产品的边际成本为c，不存在固定成本，则企业k在第二阶段的单位生产成本为：
ck=c-f（R）
同时为了简化模型，对R&D活动作进一步假设：
R&D活动的生产函数f（x）是二次可微的凸函数， f（0）=0，对所有x≥0，有：
①f（x）0
②f″（x）
条件①保证了企业在第二阶段投入R&D活动都可以获得一定的研发收益；条件②表示企业的R&D投资活动的边际收益递减，也保证了企业的R&D活动存在最优的均衡解，即存在纳什均衡。
（3）R&D联盟活动的第三阶段：R&D商业化
假设企业k的产品需求反函数呈对称的线性形式，即：
pk=a-qk
其中a为需求函数的截距，pk为企业k产品的价格，qk为企业k产品的需求量。
在供大于求的同类产品市场中，企业k的均衡产量[17]是：
qk=a-ck+1l≠k（c′l-c′k）1N+1（3）
由此可得企业k的净利润为：
πk=q2k-Ik
按以上的分析，当C1和D1相遇时，C类企业i获得超额收益Ei，则C类企业i获得的收益为ri=112βt2i+q2i-Ii+Ei（i=1，2，…m），所有C类企业获得的总收益为m1i=1112βt2i+m1i=1q2i-m1i=1Ii+m1i=1Ei；而D类企业j支付超额收益Ej，则D类企业j获得的收益为：rj=112βt2j+q2j-Ij-Ej（j=m+1，m+2，…m+n），所有D类企业获得的总收益为m+n1j=m+1112βt2j+m+n1j=m+1q2j-m+n1j=m+1Ij+m+n1j=m+1Ej。
当 C1遇到D2时，双方无法达成合作协议，两类企业的收益只包括本身拥有技术所带来的收益，则C类企业i获得的收益为ri=112βt2i（i=1，2，…m），所有C类企业获得的总收益为m1i=1112βt2i；而D类企业j获得收益为rj=112βt2j（j=m+1，m+2，…m+n），所有D类企业获得的总收益为m+n1j=m+1112βt2j。
当C2遇到D1时，C类企业获得超额收益及D类企业不必支付超额收益的可能性各半，则C类企业i获得的收益为ri=112βt2i+q2i-Ii+112Ei（i=1，2，…m），所有C类企业获得的总收益为m1i=1112βt2i+m1i=1q2i-m1i=1Ii+112m1i=1Ei；而D类企业j获得的收益为rj=112βt2j+q2j-Ij-112Ej，（j=m+1，m+2，…m+n），所有D类企业获得的总收益为m+n1j=m+n112βt2j+m+n1j=m+1q2j-m+n1j=m+1Ij-112m+n1j=m+1Ej。
当C2遇到D2时，双方同意不考虑超额收益，则C类企业i获得的收益为ri=112βt2i+q2i-Ii（i=1，2，…m），所有C类企业获得的总收益为m1i=1112βt2i+m1i=1q2i-m1i=1Ii；而D类企业j获得的收益为rj=112βt2j+q2j-Ij（j=m+1，m+2，…m+n），所有D类企业获得的总收益为m+n1j=m+1112βt2j+m+n1j=m+1q2j-m+n1j=m+1Ij。
注意到C类企业获得的超额收益就是D类企业支付的超额收益，记E=m1i=1Ei=m+n1j=m+1Ej，得出C类企业的总收益矩阵A以及D类企业的总收益矩阵B如表1、表2所示。表1C类企业的总收益矩阵A
A1D11D2C11m1i=1112βt2i+m1i=1q2i-m1i=1Ii+E1m1i=1112βt2iC21m1i=1112βt2i+m1i=1q2i-m1i=1Ii+112E1m1i=1112βt2i+m1i=1q2i-m1i=1Ii表2D类企业的总收益矩阵BB1C11C2D11m+n1j=m+1112βt2j+m+n1j=m+1q2j-m+n1j=m+1Ij-E1m+n1j=m+1112βt2j+m+n1j=m+1q2j-m+n1j=m+1Ij-112ED21m+n1j=m+1112βt2j1m+n1j=m+1112βt2j+m+n1j=m+1q2j-m+n1j=m+1Ij2.4联盟的稳定性分析
在博弈的初始阶段，设C类企业选择策略C1的比例为x，则选择策略C2的比例为1-x；D类企业选择策略D1的比例为y，则选择策略D2的比例为1-y。根据式（1）和式（2），可得R&D联盟进化博弈模型如下：
F（x）=dx1dt=x（1-x）（（112E+m1i=1q2i-m1i=1Ii）y-（m1i=1q2i-m1i=1Ii））（4）
F（y）=dy1dt=y（1-y）（（m+n1j=m+1q2j-m+n1j=m+1Ij-112E）x-E12）（5）
令F（x）=0、F（y）=0，得到该模型的5个均衡点：O（0，0），A（1，0），B（1，1），C（0，1）。
T=（112E1m+n1j=m+1q2j-m+n1j=m+1Ij-112E，m1i=1q2i-m1i=1Ii1m1i=1q2j-m1i=1Ii+112E）
按照Friedman[18]提出的方法，对于由微分方程系统描述的动态博弈过程，其均衡点的稳定性可由该系统的雅可比行列式J的局部稳定性分析得到，即先求得雅可比行列式J的值det J和迹tr J，则当det J·tr J0时是不稳定点，det J·tr J=0时为鞅点。
对式（4）和式（5）求偏导得雅可比行列式J：
J=（1-2x）（（m1i=1q2j-m1i=1Ii+112E）y-（m1i=1q2j-m1i=1Ii））1（m1i=1q2j-m1i=1Ii+112E）x（1-x）
（m+n1j=m+1q2j-m+n1j=m+1Ij-112E）y（1-y）1（1-2y）（（m+n1j=m+1q2j-m+n1j=m+1Ij-112E）x-E12）
则均衡点O（0，0），即当x=0、y=0时，可得：
det J=E12（m1i=1q2j-m1i=1Ii）>0，
tr J=-（m1i=1q2j-m1i=1Ii）-E12
det J·tr J
因此均衡点O（0，0）是进化稳定点；同理可得A（1，0），B（1，1），C（0，1），T=（112E1m+n1j=m+1q2j-m+n1j=m+1Ij-112E，m1i=1q2i-m1i=1Ii1m1i=1q2j-m1i=1Ii+112E）的稳定性如表3所示。 表3均衡点的稳定性分析结果
均衡点1det J1tr J1det J·tr J1结果O（0，0）1>0101>01不稳定点B（1，1）1>0101>01不稳定点T=（112E1m+n1j=m+1q2j-m+n1j=m+1Ij-112E，m1i=1q2i-m1i=1Ii1m1i=1q2j-m1i=1Ii+112E）1
3.1初始状态对进化博弈的影响
由于进化稳定要求dFx1dxyT时，由dF（x）1dxx=0>0、dF（x）1dxx=1
同理可得，当x>xT时，由dF（y）1dyy=0>0，dF（y）1dyy=1
由此可见，博弈的初始状态不同，会导致不同的结果。如图1所示，当初始状态在区域Ⅰ，则博弈开始时，C类企业中坚持获得超额收益的企业比重小于xT，D类企业中同意支付超额收益的企业比重小于yT时，该博弈收敛于稳定策略x=0、y=0，即双方均同意不考虑超额收益，成为稳定状态；当初始状态在区域Ⅲ，则博弈开始时，C类企业中坚持获得超额收益的企业比重大于xT，D类企业中同意支付超额收益的企业比重大于yT时，该博弈收敛于稳定策略x=1、y=1，即C类企业坚持获得超额收益并且D类企业中同意支付超额收益，成为稳定状态；当博弈的初始状态在区域Ⅱ或区域Ⅳ时，最终的稳定状态则由双方调整的速度决定，比如当在区域Ⅳ，如果C类企业收敛于x=0的速度高于D类企业收敛于y=1的速度，该博弈进入区域Ⅰ，对应的稳定策略是x=0、y=0。同理，当在区域Ⅱ时，如果C类企业收敛于x=1的速度高于D类企业收敛于y=0的速度，该博弈进入区域Ⅲ，对应的稳定策略是x=1、y=1。
3.2超额收益E对进化博弈的影响
E的大小由双方谈判决定。当E增加时，则图1中点T的横坐标xT增加、纵坐标yT减小，则当超额收益增加时， C类企业更倾向“坚持获得超额收益”而D类企业更倾向“不同意支付超额收益”，这样当C类企业在联盟合作中要求获得的超额收益增加到D类企业难以承受的数量时，D类企业将拒绝与C类企业合作，或者坚持采取“不同意支付超额收益”的策略维护自己的利益。当E减少时，同理可得C类企业更倾向“不坚持获得超额收益”，而D类企业更倾向“同意支付超额收益”，这样两类企业更易达成合作协议。
3.3联盟的R&D净利润
当联盟中两类企业的净利润都增加时，点T的横坐标xT减小、纵坐标yT增大，则C类企业更倾向“不坚持获得超额收益”，而D类企业更倾向“同意支付超额收益”，这样两类企业更易形成联盟。同理可得，两类企业的净利润都减少时， C类企业更倾向“坚持获得超额收益”而D类企业更倾向“不同意支付超额收益”，这样双方形成联盟的难度更大。因此使得联盟更加稳定的措施，是同时增加联盟中两类企业的净利润，而联盟R&D净利润最大化的条件如下。
（1）单个企业R&D净利润最大化的条件
企业组建联盟的目的之一是最大化自身的R&D净利润，对应的最优化问题[20]为：
maxπk（k∈g）
s·tIk>0
其最大化的一阶条件为：
πk1Ik=2qk1N+1f′（R）（N-m-n+1）-1=0
将式（3）代入得：
2（a-c+f（R））1（N+1）2f′（R）（N-m-n+1）=1 （6）
这是R&D联盟中企业第二部分收益最大化的一阶条件，企业按式（6）合理调整研发活动可最大化自身的R&D收益。进一步由前面关于f（x）是凸函数的假设可知，（a-c+f（x））f′（x）随x的增大而减小，因此随着m+n的增大，企业获得的有效投资越少，这种当协作规模增加时，企业减少各自投资的行为可用“搭便车”和“偷懒”的行为解释。
（2）联盟整体R&D净利润最大化的条件
当企业在制订R&D决策时进行协调，以最大化联盟整体的收益时，则最大化问题为：
maxT=πK（k∈g）
s·tIk>0
则收益最大化的一阶条件为：
T1Ik=πk1Ik+l≠kπl1Ik=0
即：
2（a-c+f（R））1（N+1）2f′（R）（N-m-n+1）（m+n）=1
其中l≠kπl1πk项描述的是企业k的R&D投入对联盟内企业利润的影响，称之为组合利润外部性。当每个企业以联盟整体R&D净利润最大化的条件生产时，这种外部性被内在化了，通过比较可知：
l≠kπl1πk=2（a-c+f（R））1（N+1）2×f′（R）（N-m-n+1）（m+n-1）
由分析可知qk>0，即a-c+f（R）1（N+1）2>0，又由假设知f′x>0，则企业k的R&D投入对网络内企业利润的影响为正。因此企业通过联盟存在两个相反方面的影响：一方面选择联盟可协调企业间的R&D活动，以最大化企业的利润；另一方面企业间的生产协调会弱化企业的竞争优势，导致领先企业的利润减少。
3.4边际技术含量的收益参数β
一旦联盟研发的技术成为被国际市场广泛认可的标准，β的值会迅速增大，对应的技术收益也会大幅提高。而且，只要技术标准中包含某企业的专利，该企业就可以共享标准技术成果。因此，对参加R&D联盟来制定技术标准的企业而言，当前对技术标准的关注，会远远超过对超额收益及R&D净利润的关注，同时行业标准带来的巨额利润，也将缓和联盟中两类企业因超额收益及R&D净利润等因素造成的不稳定。
4管理建议
（1）企业的决策应以长远利益为目标。由于博弈初始状况的不同，会导致结果的不同，双方最终会选择何种策略取决于博弈初始时两类企业对各自策略的选择比例，而这个比例又与策略带给博弈方的收益有关。虽然目前暂时可能某类企业占优，但经过企业的发展，只有选择基于长期利益的策略才会获得更高收益，这无疑是给企业管理者们一个具有很强实践意义的指导。
（2）在标准设定R&D联盟的进化博弈过程中，博弈双方的超额收益、净利润和收益参数等的不同将导致联盟演化向不同的均衡点收敛，减小超额收益、同时增加联盟中两类企业的净利润，以及联盟成功推出被市场广为接受的行业标准，有助于联盟的稳定。
（3）联盟中两类企业选择何种策略依赖于各自技术水平的高低，以及联盟R&D的前景等因素。比如联盟一旦形成技术标准带来的巨额利润，将使得两类企业在超额收益问题上的谈判变得更加容易达成一致。
（4）联盟中两类企业的收益分别由自身技术带来的收益、联盟R&D净利润及超额收益组成，其中技术水平越高技术收益也越大，上文分析给出了单个企业和联盟整体R&D净利润最大化的一阶条件，超额收益是由谈判决定。联盟中的企业应参考上述研究成果合理选择自身的R&D行为。
5结论
本文通过分析标准设定动因下企业R&D联盟的特性，构建了揭示其演化特征的进化博弈模型，并在对联盟的稳定性和进化博弈结果进行分析的基础上，研究了联盟的进化博弈行为，指出了联盟管理应以长远利益为目标；减小超额收益、增加联盟的净利润以及推出被市场广为接受的行业技术标准，以促进联盟的稳定；同时提出了联盟中的企业应按各自技术水平的高低以及联盟R&D的前景选择合作策略，并根据R&D净利润最大化的一阶条件来安排R&D行为等管理建议。
本文引用的进化博弈理论是从有限理性出发， 认为联盟企业不能迅速对信息变化做出最优反应， 系统达到稳定状态需要时间，目前的理论还没能给出达到进化博弈稳定所需的时间。另外，两类企业基于建立技术标准结成的联盟必然受到其他联盟的影响，这也是需要进一步研究的内容。
参考文献：
[1]Allen R H， Sriram R D. The Role of Standard in Innovation[J]. Technological Forecasting and Social Change， 2000，64（2）：171-181.
[2]黄鲁成， 罗亚非. R&D国际化研究[M]. 北京：清华大学出版社，2006.
[3]龚健，黄鲁成， 罗琳. 企业海外R&D战略联盟的进化博弈模型[J]. 科学学研究，2003，21：85-89.
[4]Smith M. The Theory of Games and the Evolution of Animal Conflict [J]. Journal of Theoretical Biology，1974，47：209-221.
[5]陆琳.我国物流企业战略联盟的进化博弈研究[J].改革与战略，2009，25：55-56.
[6]敬嵩，雷良海. 利益相关者参与公司管理的进化博弈分析[J].管理科学学报，2006，9（6）：82-85.
[7]Taylor P D， Jonker L B. Evolutionarily Stable Strategies and Game Dynamics[J]. Mathematical Bioscience，1978，40：145-156.
[8]陆奇岸. 强势企业与弱势企业联盟的博弈分析及其启示[J]. 管理科学，2006，19（16）：12-16.
[9]Young H P. The Evolution of Conventions [J ]. Econometrica ， 1993， 61：57-84.
[10]Kanduri M. Evlolutionary Game Theory in Economics’Advances in Econometrics ， Theory and Application [ J ]. Seventh World Congress ， Cambridge University Press ， 1997 ， 2 ： 243 -277.
[11]Weibull J W. Evolutionary Game Theory[M].Boston MIT Press，1998.32-48.
[12]Maynard S J. Evolutionary and the Theory of Games[M]. London： Combridge University Press， 1982.
[13]黄武军，刘天虎，许维胜，等. N人合作博弈的Nash及演化均衡稳定策略分析[J].计算机工程与应用，2010，17.
[14]许冉，王文彬. 关于企业建立技术联盟的博弈分析[J]. 科技与管理，2007（3）：27-29.
[15]潘淑清. 技术溢出情况下寡头垄断企业创新效率的博弈分析[J]. 商业研究，2005，9：71-74.
[16]Vonotras，Nicholas.Inter-Firm Cooperation in Imperfectly Appropriable Research： Industry Performance and Welfare Implication[A].Working Paper，1989.
[17]Goyal A， Welch I.Predicting the Equity Premium With Dividend Ratios[J].The National Bureau of Economic Research，2003，49（5）：639-654.
[18]Friedman D. Evolutionary Game in Economics[J]. Econometrica， 1991，59：637-666.
进化博弈理论范文第4篇
关键词:生态学;供应链协同;系统自组织
20世纪70年代以来,人们逐渐意识到自然生态系统解决复杂性问题的能力和价值。由于供应链系统具有非线性和不确定性,这些特征与生态学理论研究对象的特征是相一致的,所以生态学理论对供应链协同的研究具有适用性。本文试图从生态学理论的角度,探讨了供应链协同的动因与策略。
一、供应链企业的协同动因
1.系统自组织。生态学理论强调系统元素的自组织性,生物进化的本质是生物为适应生存环境的变化而对自身生存状态进行的自调节,进化的结果是生物本身结构复杂性的提高。生物进化总是导致新物种的出现和结构的复杂化——即有序性的增加。有学者认为,生物在进化过程中满足一定条件时生物可以自发地改变自己的生存状态以适应周围环境。这种适应既包括暂时性的适应反应,如条件反射;也包括永久性适应,即产生遗传性变异。把这个生物进化自发性条件称为自适应函数。生物界的生物自适应对社会领域问题的研究很有启发意义。
目前,供应链已从分散式管理转变到协同式管理,本文研究的是有自组织程度低到自组织程度高的演化过程。供应链系统从外界环境中吸取的任何东西,都可能产生序参量,都会引起涨落。正是由于有不断的序参量产生,有不断的“涨落”出现,供应链系统才得以不断创新。
2.自然选择。生物学中达尔文式的自然选择定义为生物体繁殖引起了资源的稀缺,从而形成了消灭不够适应变种的压力。进化论学家拉马克认为,生物进化的动力与机理来自生物具有一种不断地增加结构复杂性和完美性的天生趋势,生物具有对环境变化的反应能力。把经济系统的运行机制建立在生物进化和自然选择的基础上,其理论的核心是适应机制,强调经济体能否适应环境是企业生存的决定性因素。弗里德曼在《实证主义经济学方法论》中论证了市场竞争倾向于保证最有效率的企业生存下来,最有效率企业的行为都基本上做到了使其利润最大化。面对有限的资源,现代的竞争形式以转变成为供应链与供应链之间的竞争,同一行业里的各条供应链在接受着经济自然选择。那些能够很好地整合供应链上各个企业的相对竞争优势,实现无缝协同的供应链往往经受了自然的选择,得到了快速发展,不断成长壮大。所以供应链协同是环境赋予的供应链企业迫切需要的适应模式。
3.生物进化动力:协同基因。大量生物实验和研究表明,生物进化的基本动力有竞争和合作,生物界存在着广泛的互惠共生机制。生物的性状是由基因决定的,在此我们把控制物种分工与合作的性状的基因称为协同基因。协同进化的现象是普遍存在的。
供应链系统内部企业之间也存在着类似的关系,企业之间若为上下游关系或相关产业,则其收益相关性一般比较大。他们的成长与发展历程中充满了竞争,资源规模有限,其实协同合作是他们的需求和内在愿望即他们携带有协同基因。正因为如此,供应链理论一经实施,便得到了很好地响应。所以供应链系统也采用了协同进化的方式来建立相互之间的互惠共生关系,以提高对外部市场的适应性。
二、供应链企业的协同策略分析
(一)生态位与供应链协同进化
生态位指在自然生态系统中,一个种群在时间、空间上的位置及其与相关种群间的功能关系。生态位概念相对抽象,一些数量测度指标如生态位宽度、生态位重叠、生态体积及生态位维数等帮助理解生态位概念。从而,引出企业生态位概念,明确这一概念对于正确认识物种在自然选择进化过程的作用,以及在运用生态位理论指导供应链成员构成配置等方面具有重要的意义。
供应链是相互联系的多个企业集合体,与生物种群非常相似,呈现一种网络组织结构,称之为企业生态系统。系统中企业间的互动关系定义为企业的生态链,生态链上的企业之间存在共同进化关系。企业之间既有竞争关系也有合作和共生关系,这就存在一个供应链的“最适密度”问题。描述生物种群密度与存活率相互关系的“阿利规律”同样适用于供应链系统,即在一定条件下,当供应链上企业密度处于适度大小时,供应链增长最快;密度太低或太高,由相互竞争资源造成的供应链内耗太大,会对供应链生长起抑制作用。所以供应链系统的构建应该建立在企业生态位分离的基础之上。企业对资源的需求越相似,产品和市场基础越相近,它们之间生态位的重叠程度就越大,竞争就越激烈。因此,在进行供应链的成员选择时,企业考虑入选企业生态位的分离。企业生态位的分离不仅减少了竞争,更重要的是为企业间功能耦合形成超循环提供了条件,使供应链由有序进化到更深层次的有序。
(二)r选择、k选择与供应链生态策略
生物学家们根据不同物种按照栖息、环境和进化选择将进化分为r选择和k选择。r选择是指环境气候变化大、资源相对短缺、灾害较多的系统对生物种群的选择;k选择是指环境气候稳定、资源丰富、灾害稀少的系统对生物种群的选择。根据对应的选择将进化策略分为r策略和k策略。从物种适应性出发,进一步将k选择的生物种群称为k策略者,r选择的生物种群称为r策略者。在生存竞争中,k策略者是以“质”取胜,r策略者则是以“量”取胜,k策略者将大部分能量用于提高存活,r策略者将大部分能量用于繁殖。
生态策略是生物在环境适应过程中形成的进化策略。与经济学家提出的最优化理论相对应,生物学家认为自然选择是一个最优化过程,一个现存物种表明了它是其对环境各种可能适应方式中的最佳选择之一。实际上供应链的进化过程亦是典型的环境选择的过程。有时处于减少风险考虑,会增加同类合作伙伴,但是供应链上的合作伙伴企业未必越多越好,它也遵循进化的生态策略。因为供应链所处的行业环境的承受能力有限,超出环境的承载力,会出现适得其反的效果。优化生态策略的途径有:供应链上的各企业要实现由r策略者向k策略者的转变;企业不能单纯追求规模的扩大和低成本战略,要向创新和难以复制的核心技术的战略上调整;要由以“量”取胜向以“质”取胜,自觉遵循“适者生存”的市场生态竞争法则。
(三)演化博弈策略
供应链类似于生物有机界的食物链,是企业生态链的载体,也存在着能量和物质的流动、循环发生联系并由此相互作用。种群生态理论研究的方向就是探讨生物群落的适应与变迁的过程。演化博弈理论最早源于Fisher、Hamilton等遗传生态学家对动物和植物的冲突与合作行为的博弈分析,他们研究发现动植物演化结果在多数情况下都可以在不依赖任何理性假设的前提下用博弈论方法来解释。
在该理论中,核心的概念是“复制动态”和“演化稳定策略”(ESS)。复制动态实际上是描述某一特定策略在一个种群中被采用的频数或频度的动态微分方程。根据演化原理,一种策略的适应度或支付(Payoff)比种群的平均适应度高,这种策略就会在种群中发展,即适者生存体现在这种策略的增长率(1/xk)(dxt/dt)>0,可用微分方程给出:(1/xk)(dxt/dt)=[u(k,s)-u(s,s)],k=1,…,k。其中,xk为一个种群中采用策略k的比例,u(k,s)表示采用策略k时的适应度,u(s,s)表示平均适应度,k代表不同的策略。如果u(k,s)>u(s,s),在一定时期内是演化稳定策略(ESS)。由此可见,一个物种的进化可能会改变作用于其他生物的选择压力,从而引起其他生物的适应性变化,而这种变化将会引起相关物种的进一步变化。所以,两个或多个组织的自身进化常常是相互影响的,这样就形成了一个互相作用的协同进化系统。这种复制动态的微分方程可以描述协同演化的过程,可以为供应链协同提供新的研究视角。
三、结束语
从生态学理论的角度,以自适应、自然选择、协同基因和生物进化动力为切入点研究供应链协同的内在动因,得出供应链协同是供应链系统的一种自组织;自然选择的结果是企业重新审视自身的价值链优势,使供应链协同成为必要;供应链上的节点企业具有协同基因等论点。相应于内在动因提出基于生态学理论的供应链协同策略有必要的生态位分离、k选择者的供应链生态策略和演化博弈策略。通过以上的研究为供应链协同内在动因问题的研究开辟新的研究视角和研究方法。
参考文献:
[1]韩福荣,徐艳梅.企业仿生学[M].北京:企业管理出版社,2001.
[2]程国平.供应链管理中的协同问题研究[D].天津大学,2004.
进化博弈理论范文第5篇
关键词：金融创新 金融监管 进化博弈
1 概述
在现代金融理论中，一般认为，金融监管是金融创新的动因，金融创新又反过来促进金融监管的完善。Silber（1983）[1]提出了“约束诱导型”理论，认为金融创新的动因是放松施加于金融组织的约束，当外部约束的影子价格达到一定水平时，就会爆发一轮降低约束成本的金融创新；Kane（1978，1980，1981）[2][3][4]建立了一个“斗争模型”（struggle model）来描述监管者和被监管者两者的相互博弈、相互制衡的关系，认为创新是双方博弈的自然结果；Gart（1996）[5]论述了金融发展、金融创新与金融管制的相关关系。
国内方面，巴曙松（2003）[6]认为，金融监管应尊重金融机构的创新能力，鼓励金融创新；吴桐（2010）[7]建立了金融机构和监管机构的演化博弈模型，对金融危机背景下金融机构的内部治理与外部监管进行了分析；卜亚（2011）[8] 基于学习效应与示范效应进行了银行金融创新的监管机制设计；张思颖（2012）[9]构建了完全信息和不完全信息的动态博弈模型，对金融创新与金融监管互动机制进行了分析；颜雯雯（2012）[10]构建了金融机构和监管机构之间的非对称进化博弈模型，分析了两者的长期动态博弈关系；宋婷婷（2012）[11]归纳了监管套利的三类路径和手法特征，考察了有效监管的关键性条件。
进化博弈论（Evolutionary Stable Strategy，ESS）研究有限理性参与人博弈，稳定性的均衡是指博弈方群体的策略稳定性，通过博弈各方在学习和调整后达到，即使受到少量扰动仍能恢复均衡状态。本次金融危机的根源，国内外学者比较一致的观点是，创新过度、监管不足，金融创新和金融监管的关系是矛盾的对立统一，表现为两者之间 “金融管制放松管制再管制再放松管制” 严格的动态博弈。在当前中国金融业全面开放创新的背景下，两者能否达到均衡是决定金融市场顺利运作与否的关键所在。
2 金融创新与金融监管的动态博弈——进化博弈论
金融创新与金融监管实质上是金融机构与金融监管机构之间的动态博弈过程，金融监管的主要动因是防范系统性风险和保护消费者，保持银行体系的稳定性。金融机构为实现利润最大化，通过金融创新来规避监管约束。当金融创新危及金融体系稳定时，政府会加强监管，进而导致又一轮的金融创新，本文通过进化博弈动态模型来分析两者的相互作用过程。
2.1 模型假设前提
I 金融机构和金融监管机构信息不对称。金融机构对自身的经营活动清楚了解，而监管机构对金融机构的各种经营活动，如过度创新活动并不全部了解。
II金融机构和金融监管机构之间的相互作用是随机的且满足有限理性。
III金融危机爆发时金融机构由于过度创新造成的损失远大于金融机构进行过度创新获得的收益。
金融监管机构的类型分为强监管（Tough Regulator，用TR表示）和弱监管（Weak Regulator，用WR表示）两种；金融机构的创新分为合规创新（Appropriate Innovation，用AI表示）和过度创新（Excessive Innovation，用EI表示）。p 为采用合规创新策略的金融机构比例， 1-p为采用过度创新策略的金融机构比例；q 为采用强监管策略的金融监管机构比例，1-q为采用弱监管策略的金融监管机构比例。
其中：当金融机构合规创新时，金融机构和金融监管机构获得收益分别为R1和R1*；当金融机构过度创新时，金融机构和金融监管机构获得收益分别为R2和R2*。C 为金融监管机构进行强监管所产生的额外成本；S为放松对金融机构的监管所造成的损失；K为金融机构过度创新所承担的风险成本和强监管下监管当局对其的处罚成本。L为金融机构过度创新所承担的风险成本和弱监管下监管当局对其的处罚成本。R1
2.2 构建金融机构和金融监管机构进化博弈动态模型
用ERI表示金融监管机构的期望收益，强监管和弱监管时的期望收益分别记为ETR和EWR；用EFI表示金融机构的期望收益，合规创新和过度创新的期望收益分别记为EAI和EEI，则：
金融监管机构采用强监管的期望收益为：
ETR=p（R1*-C）+（1-p）（R2*-C）（1）
采用弱监管的期望收益为：
EWR=pR1*+（1-p）（R2*-S）（2）
金融监管机构的期望收益为：
ER=qETR+（1-q）EWR=q[p（R1*-C）+（1-p）（R2*-C）]+（1-q）[pR1*+（1-p）（R2*-S）] （3）
只要一个策略的期望收益高于群体的期望收益，该策略就会发展，金融监管机构的复制动态方程为：
F（p，q）=dq/dt=q（ETR-ER）=q（1-q）（S-C-pS）（4）
金融机构采用合规创新的期望收益为：
EAI=qR1+（1-q）R1=R1（5）
采用过度创新的期望收益为：
EEI=q（R2-K）+（1-q）（R2-L）=R2-qK-L+qL（6）
金融机构的期望收益为：
EF=pEAI+（1-p）EEI=pR1+（1-p）（R2-qk-L+qL）（7）
令Q（p，q）=dp/dt=p（EEI-EF）
=p（1-p）[L+R1-R2-（L-K）q]（8）
令F（p，q）=0且Q（p，q）=0通过对方程（4）和（8）的分析可得，局部平衡点为（0，0）、（0，1）、（1，0）、（1，1）和（■，■）。根据Friedman（1991）提出的方法，均衡点的稳定性可由雅可比矩阵的局部稳定性分析得到。方程（4）和（8）组成的雅可比矩阵为：
J=（1-2p）[L+R1-R2-（L-K）q] -p（1-p）（L-K）-Sq（1-q） （1-2q）（S-C-pS）（9）
根据雅可比矩阵的局部稳定分析法对上述5个局部平衡点进行稳定性分析，结果见表2。
2.3 模型进化均衡点ESS的分析
模型结果显示，监管机构的监管成本和金融机构过度创新的损失会影响金融机构过度创新的概率；而金融机构过度创新带来的超额收益又反过来影响金融监管机构选择强监管的概率。
①结果显示（1，0）为模型稳定均衡点，经过金融机构与金融监管机构长期博弈，最终金融机构将选择合规创新，金融监管机构选择弱监管。当金融机构过度创新获得的超额收益较小或因金融危机爆发遭受的损失较大时，根据自身利益，金融机构选择合规创新策略来降低自身的风险。
②结果显示（0，1）为模型稳定均衡点，经过长期博弈，金融机构将选择进行过度创新，金融监管机构则进行强监管。这种情况下，一般金融市场机制不完善，金融机构竞争激烈，自律性较低，监管机构发挥作用加强监管。面对强监管，追求利润最大化的金融机构通过过度创新，降低监管约束，金融创新的出现让金融机构运营杠杆越来越高，盈利越来越高，隐含风险倍数级增加，造成金融市场的不稳定性增加，此时的稳定均衡点是低效率的均衡点。
3 政策建议
本文在全球金融危机的背景之下，通过构建金融机构和金融监管机构的进化博弈模型，结合我国金融监管的现状，提出以下的政策建议。
3.1 基于学习效应和示范效应，完善金融监管处罚机制
监管机构对过度创新的处罚力度越大，对金融机构产生的震慑力也就越大，金融机构就会选择合规创新而避免选择过度创新带来的巨大损失。如果金融机构过度创新行为得不到严厉惩戒，学习效应与示范效应的作用将使其过度创新的概率不断上升，金融监管机构的信誉会不断下降，金融系统性的风险也会越来越大，累积到一定程度将爆发金融危机。我国监管机构应注意监管适度问题，把握好监管的度，提高监管有效性。
3.2 引入预先承诺机制，强化金融机构自我约束意识
预先承诺机制（Pre-Commitment Approach，PCA）是美联储于1995年提出，金融机构必须向监管机构事先承诺在一定时期内的累积损失不超过一个最大限额，如果损失超过限额，监管机构就会对其处罚。将PCA应用于金融创新的监管机制之中，逐步完善事前防范机制，引导金融机构进行合规创新，避免出现过度创新的情况，降低可能出现的系统性风险；给予金融机构过度创新行为一定的“宽限期”，其会尽量降低金融创新程度，从而避免被监管机构处罚的风险，PCA做到了市场纪律和行政监管的有效结合。
3.3 加强金融监管的同时，鼓励金融创新
证券化及其衍生品是此轮金融危机的根源之一，金融创新促进了美国金融市场的繁荣，也带来了巨大的系统风险。但我国如果回避金融创新，则会逐渐丧失国际竞争力。并且，中国目前的情况是创新不足、监管过度，在保证系统风险可控的情况下，金融产品创新应大力加以鼓励发展。
参考文献：
[1]Silber.The process of financial innovation[J].American economic review，1983（73）：89-95.
[2]Kane.Getting along without regulation Q：testing the standard view of deposit rate competition during wild cared experience[J].Journal of Finance，1978，（33）：921-932.
[3]Kane.E.J.Accelerating Inflation，Regulation and Banking Innovation.Issue in Banking supervision，1980（7）：5-16.
[4]Kane.Accelerating inflation，technological innovation and the decreasing effectiv-eness of banking regulation[J]. Journal of Finance，1981（36）：355-367.
[5]Gart.A.Regulation Deregulation Reregulation The Future of Banking[J].Insurance and Securities Industries.JohnWiley&Sons，hic.1994.
[6]巴曙松.巴塞尔新资本协议与银行监管新核心[J].财经界，2003（1）.
[7]吴桐.金融危机下金融创新与监管的演化博弈分析[J].统计与决策. 2010（18）：74-76.
[8]卜亚.基于学习效应与示范效应的银行金融创新监管机制设计[J].2011（9）：76-80.
[9]颜雯雯.金融监管与金融创新的进化博弈分析[J].南方金融. 2012（8）：23-26.
[10]张思颖.金融创新与金融监管的互动关系：基于博弈论视角[J].现代商业，2012（30）：56-57.
[11]宋婷婷.交叉性金融创新的监管套利路径与博弈策略[J].上海金融.2012（10）：57-61.
基金项目：
进化博弈理论范文第6篇
摘要：战略网络作为适应网络竞争的新战略思想，战略管理的学者们已从不同的视角对其进行了研究。本文在总结了已有研究成果的基础上，提出了今后战略网络研究的发展趋势和主要方向。
关键词：网络战略 管理战略 网络
一、导言
随着Internet技术、计算机技术和网络技术的发展，人们已步入网络时代，它将彻底改变企业传统的经营方式和战略行为。网络时代的竞争已不再是单个企业之间的竞争，而是企业合作网络之间的竞争，这是一种新的竞争形态——网络竞争。在网络竞争环境下，基于“公司是独立、自治实体”的假设和仅从自身的利益出发来研究企业战略的局限性越来越明显，必须从嵌入于企业的关系网络视角来研究企业战略。战略网络 (Strategic Networks)就是在这种背景下兴起和发展起来的新战略思想。
所谓战略网络，是指由社会的不同组织或个人为了共同的远景，通过一定的协议或契约联结在一起，以彼此间相互信任和长期合作为基础而构成具有战略意义的、不断进化和优化的动态合作网络。战略网络及其管理“必然将成为新的管理范式与新的竞争游戏规则”，“战略网络管理是当今企业成功的关键”。因此，战略网络研究既是一个急需研究的理论问题，又是一个具有重大现实意义的问题。正如《战略管理杂志》(Strategic Management Journal)在2000年3月出版“战略网络专集”时，编辑所评论的那样：“我们觉得认真地强调战略网络是如何影响公司的利润率问题——战略研究的一个中心问题的时机已成熟”。战略网络作为战略管理研究的新领域，已引起学术界的广泛关注，并从不同的角度展开研究。但由于战略网络及其嵌入其中的动态关系网络的复杂性和模糊性，现有的战略网络研究系统性不够，缺乏定量和动态分析及其支撑技术。为此，本文在评价现有战略网络研究学派的基础上，提出今后战略网络研究将是系统化、动态化和定量化，形成一套比较完整的、可操作的战略网络理论与技术方法，使得战略网络理论能真正应用于企业战略管理的实践之中。
二、战略网络研究沿革
20世纪80年代以前，市场环境相对稳定、资源稀缺，而且企业网络的功能主要体现在价格控制和市场的份额上，网络参与者将网络视为一种投机选择，协调成本高和机会主义多，因而网络被许多学者认为有负面影响和缺乏效率，长期以来其优势没有得到理论界和实业界的认真重视。20世纪80年代以后，市场环境发生了巨大的变化，特别是知识、信息在经济中的作用越来越大，网络技术的迅猛发展，组织网络化日益凸现，而且网络给企业的发展带来了显著的成效。例如，日本的企业之所以在20世纪七八十年代以来，国际竞争力迅速增强，国际化经营效果显著，就是因为日本的企业并非以单个原子状态来活动，而是以一群合作企业或组织构成相互依赖的关系网络参与国际竞争，实现知识共享、共同发展，形成了世界级的核心能力。因此，从20世纪80年代末开始，企业网络及其关系管理的研究，愈来愈受到学者们的重视，相继出现了组织生态系统(Organization Ecosystem)、组织网络化(Organizational Networking)、网络组织(Network Organization)、组织域(Organization Field)、企业集群(Enterprise Cluster)、伙伴关系 (Partnering)、关系治理(Relational Governance)、拓展企业(Expanded Enterprise)、合作竞争(Co—petition)、组织间竞争优势(Inter—organizational Competitive Advantage)、关系能力(Relational Capability)、关系资源(Relation Resource)、网络资源(Network Resource)、联盟网络(Alliance Networks)、战略网络(Strategic Networks)、战略区域(Strategic Blocks)、公司间信任(Inter—firm Trust)、供应商网络(Suppliers Network)等新概念，有学者和先行的厂商已认识到企业隐含的、不可模仿的社会关系网络和其成功的合作伙伴——供应商、顾客、互补者和联盟伙伴，是“创新关键来源”、“组织学习的关键来源”、“学习和能力的关键来源”。R·Gualti等人将这些具有持久性的、对进入其中具有战略意义的组织之间的节点构成的网络统称为战略网络，这些节点包括了战略联盟、合资、长期的买卖伙伴等。于是，战略网络研究就成为战略管理研究的新热点。
就战略管理学者对战略网络研究历程看，首先提出战略网络概念的是J．C·Jarillo。他于1988年在《战略管理杂志》发表题为“战略网络”的论文，可谓是战略网络理论的经典之作。该文从战略的高度阐述了战略网络的内涵，认为战略网络是一种关系网络，获取企业生存和发展所需资源和知识的关键渠道，是“企业竞争优势之源”，而不仅仅是一种组织模式，使之有别于一般意义的网络组织。这篇文章的发表，标志着战略网络理论研究的开始。随后，战略管理研究者开始对企业之间和企业与其他组织之间的关系网络研究产生了广泛的兴趣，1992年N．Nohria等编写出版的论文集《网络与组织：结构、形式和行为》，汇集了社会网络理论、组织理论、战略理论、经济理论研究者对战略网络理论的最新研究成果。与此同时，战略网络研究的奠基者J．C．Jarillo通过进一步研究和实证考察，于1993年出版其专著《战略网络》，标志着战略网络理论基本形成。1999年F．J．Richter出版了其专著《战略网络——日本企业间合作的艺术》，该书以日本企业的战略网络为例，研究了战略网络的理论基础、战略网络形成动因、战略网络的管理与进化，进一步丰富了战略网络理论，促进战略网络理论走向实践。2000年《战略管理杂志》出版“战略网络’论文专集，介绍了当前有关战略网络理论研究的最新研究成果，强调这一理论要整合和系统化，使之形成比较完整的理论体系，更有效地指导企业在网络竞争环境下制定和实施企业战略。这标志着战略网络研究进入了一个系统研究阶段。三、战略网络研究主要学派
由于战略网络及其嵌入其中的动态关系网络的复杂性和模糊性，目前战略管理的学者们都只能以不同的理论为基础，从不同的视角研究战略网络，并取得了一定的成果，为战略网络的进一步深入研究奠定了基础。作者综合有关文献，将现有战略网络研究主要分为五大学派。
1．以R．Gulati为代表的结合新经济社会学来研究企业战略网络的理论，我们称之为经济社会学派。 R．Gulati的主要代表作有《战略网络》、《联盟与网络》、《网络位置与学习：网络资源和公司能力对联盟形成的影响》。
他的主要观点是：(1)规范了战略网络的定义，界定了战略网络的研究范围，明确将对企业有战略意义的战略联盟、合资、长期的买卖伙伴和一群相似的节点都归集为战略网络，强调它是嵌入于企业之中的关系网络，对企业的生存与发展具
有战略意义。(2)用社会网络理论的“嵌人性”和“结构洞”原理，证明了战略网络对企业行为和绩效的影响，说明战略网络及其管理能力是网络资源和关系资源，是战略网络参与者在参与网络后所获得的独特资源，具有独特性，难以模仿性，是一种核心能力。(3)强调战略网络是一个公司接近信息、资源、市场和技术的关键渠道，能够取得学习、规模和范围经济的优势，战略网络直接影响企业的战略行为和竞争优势。(4)嵌入于战略网络之中的网络关系，对于企业来说，是一种既有机会又有约束的资源。因为“网络也意味企业被锁定在非生产关系里或排除了与其他可行的组织结成伙伴的机会”。(5)提出要整合战略网络于企业战略研究之中，并提出可从产业结构、产业内分析、企业能力、交易成本和转换成本、网络进化和企业收益来与现有的战略研究相结合。
该学派的主要缺点是：如何整合战略网络于战略研究中，没有提出具体的理论框架，缺乏技术方法研究，难于对企业的实践有实际指导作用。
2．以J．C．Jarillo为代表的用组织理论来研究战略网络，我们称之为组织学派。其主要代表作为《战略网络》、《战略网络——创造无边界的组织》(专著)。
他的主要观点有：(1)最早捉出战略网络的概念，认为战略网络是一种长期的、有目的的组织安排，其目的在于通过战略网络使企业获得长期竞争优势。(2)提出了用商业系统思想来研究企业经营活动。他认为，实现产品／服务有效地传送到顾客手中，整个过程的所有活动要合作，如何选择组织合作方式的中心问题，就是要保证企业持续竞争优势。(3)提出了组织商业系统活动方式的评价标准，是最大化组织效率与灵活性，并通过比较层级制、市场和战略网络三种组织方式，说明战略网络是网络经济时代最佳组织模式。(4)初步形成了战略网络的基本理论，有利于指导企业进行战略网络管理，包括网络选择的时机和信任机制的建立，利用交易成本理论说明何时建立网络为好，利用博弈理论提出了加强组织间信任的机制。
其主要不足是：没有考虑网络关系、社会和文化等因素对网络及其效率的影响，没有分析战略网络的成因、特征等基本问题，没有对战略网络中组织间学习过程和网络进化过程展开研究。
3．以P．J．Richter为代表的文化学派。他根据自身在中国、日本、韩国等东亚国家担任国际跨国公司代表、与这些国家的企业有长期交往的经历，发表了多篇有关东亚企业成长的论文，并于2000年出版了其专著《战略网络——日本企业间合作的艺术》。该书以日本企业的战略网络为例，研究了战略网络的理论基础、战略网络形成动因、战略网络的管理与进化，进一步丰富了战略网络理论和促进战略网络在实践中的应用。
Richter的主要观点有：(1)日本经济及其企业成功的关键因素之一，在于其企业的战略网络管理水平高，日本企业的战略网络与西方一般意义上的网络组织不同，它注重知识、能力资源的共享。(2)突出文化在战略网络形成和进化中的作用。强调由于日本企业受传统文化影响，容易形成战略网络的网络文化，包括高度忠诚、相互信任、自然尊重和统一价值观等。(3)运用企业系统理论、成长理论和博弈论来系统研究战略网络的动因，为战略网络研究提供了理论基础。(4)重点分析了战略网络企业间的网络学习过程，说明战略网络在知识管理和能力培养中的特殊意义。(5)论述了企业后勤合作、技术合作和全球化合作中的战略网络管理问题，为战略网络走向实际应用奠定了基础。(6)强调了企业家之间的关系在战略网络中的重要性。 由于Richter仅从文化视角研究战略网络，没有将战略网络管理整合于战略研究之中，由于文化研究难于定量化，造成缺乏对战略网络进行定量研究，也缺乏对战略网络管理对策研究。
4．以波特(Porter)为代表的用企业集群理论来研究区域合作网络。由于企业集群理论起源于区域经济研究，故我们将此学派称为区域经济学派。企业集群是指在一特定区域内的一群相互联系的公司和各种组织(包括学校、研究机构、中介机构、客户等)，为了获取新的和互补的技术、从联盟中获益、加快学习过程、降低交易成本、分担风险而结成的网络。因此，我们认为，企业集群是战略网络的一种，集群研究也属于战略网络研究范畴。波特有关集群研究的主要代表作有《国家竞争》、《亚当·斯密：区位、集群和竞争的“新”竞争微观经济学》、《集群与新竞争经济学》和《产业集群与竞争：企业、政府和机构新议题》，其集群理论主要是通过对各国典型区域的企业集群(如硅谷和波士顿的高新产业区、意大利的皮革制造企业集群等)的实务观察和研究所得，他认为“所有进步的经济体中，都可明显存在着企业集群，企业集群的形成，也是经济发展的基本因素之一”。
波特的主要观点包括：(1)集群是位于某个地方、在特定领域内获得异质的竞争优势的重要集合，地理位置是一个竞争优势。(2)企业集群是一个开放体系，具有外部效应，同一地区内的公司或机构之间相互联系、共享知识，企业集群是一种“新竞争”和“新经济”。(3)企业集群是由地理位置所处的社会、文化、政策等条件形成的，具有历史依赖性。(4)集群是空间布局上的新组织形式，“代表一种合作与竞争的组合”，是一种合作竞争思想，是一种群体思维的战略思想(突破单个实体的狭隘思想)。(5)分析了企业集群的成因、特征和网络关系，揭示了企业集群与竞争优势的关系，丰富了战略网络研究的内容。
其主要缺点：过分强调地理位置在企业集群形成中的重要性，认为在网络经济时代“地点仍是竞争的根本”，产业选择首要问题是区位：过分强调政府产业政策对集群管理的作用，忽略了企业本身在关系网络管理中的能动作用，利用集群理论侧重于区域经济和产业经济发展的研究，而非用于微观层面的企业战略研究之中。
5．以J．M．Moor为代表的从生态观的视角来研究战略网络，我们称之为商业生态学派。Moor提出的企业商业系统包括了供应商、主要生产者、竞争对手、顾客、科研机构、高等院校、行政管理部门、政府及其他利益相关者。我们认为，各个成员在这个系统中相互依赖、共同进化所形成的交错复杂的关系网络，从本质上看也是一种战略网络，有关商业生态系统研究也应属于战略网络研究领域。Moor的代表作，是其 1996年出版的《竞争的衰亡：商业生态系统时代的领导和战略》。他认为，网络经济世界的运行并不都是你死我活的斗争，而是像生态系统那样，企业与其他组织之间存在“共同进化”关系。在企业的商业生态系统中，为了企业的生存和发展，彼此间应该合作，努力营造与维护一个共生的商业生态系统。因此，他强调必须有“新的语言、新的战略逻辑和新的实施方法”，用全新的理论——商业生态学来全面阐述了商业生态系统的企业战略。
Moor的主要观点包括：(1)用生态系统的观念来透视整个商业经营活动和研究战略，拓宽了战略网络研究的视野。他认为，企业是其所处商业生态系统的成员之一，这个系统决定了企业的战略行为和战略价值，这个系统绩效直接影响到企业绩效。(2)按照自相似、自组织、自学习与动态进化的原则来设计网状结构组织和商业生态系统(即战略网络)，通过共创愿景、系统思考、网络学习、共享知识、协同作用，使企业在创造未来中实现
转贴于 可持续发展。(3)建立一个相互依赖、相互学习、共同进化的企业生态系统，是企业持续发展的前提。企业的绩效主要取决于其在这个系统中的合作效率和网络关系管理能力的水平。(4)商业生态系统中的成员间相互合作演化过程，包括了开拓、发展、权威、重振或死亡，企业在这个演化过程中不断进化、异化和蜕变。(5)强调了企业与环境的相互渗透，企业的边界模糊。企业的战略行为受其所在的系统制约，企业的战略制定、实施和评价都依赖于整个系统。
其主要缺点是：过分强调系统选择企业的作用，忽略了企业本身初始条件的重要性，忽略了企业核心能力对其战略行为的决定作用和对整个商业生态系统的影响，仅强调整个商业生态系统中各成员的合作，忽视了成员之间的合作是一个博弈过程，有合作也有竞争，并认为合作有周期性，无法持久。
综观战略网络研究各个学派的主要观点，我们认为，当前有关战略网络研究有以下的特点：(1)应用一种理论从某个侧面研究的多，而综合各种理论从系统观角度研究的少。(2)偏重于战略网络形成和企业战略网络案例分析的多，而对嵌入于战略网络的关系分析与战略网络结构分析的少。(3)侧重于战略网络的静态研究多，企业战略网络管理的动态研究少，更缺乏对深层次的网络管理问题和网络进化问题的研究。(4)在技术方法研究上，以定性为主，缺乏定量的具有动态性的技术方法，更缺乏有关动态战略分析方法、网络信息管理支撑技术方法和工具的研究。正因如此，战略网络研究至今还没有形成一种比较完整的、对企业战略管理有现实指导意义的、可操作的基本战略理论及其技术与方法，使之未能广泛应用于企业战略管理实践之中。
四、战略网络研究趋势和主要方向
从上分析，我们认为，现代战略网络研究发展趋势是：(1)战略网络研究系统化。由于战略网络及其嵌入其中的动态关系网络的复杂性和模糊性，既涉及到经济学、管理学的内容，又涉及到社会学、心理学的知识，未来的研究必须整合多个学科的理论来系统研究战略网络，才能对战略网络有全面的认识和理解。 (2)战略网络研究动态化。战略网络的基本特征就是动态变化和不断进化，只有引入社会网络技术、系统动力学、进化博弈、离散仿真的技术等分析方法来分析战略网络的互动性和动态性，才能真正揭示战略网络的演化规律。(3)战略网络研究定量化。由于战略网络涉及的组织多、相互的关系复杂，未来的研究必须采用社会调查统计方法收集大量的数据，利用现代数学统计方法分析网络和建立相应的数学模型，才有保证战略网络研究成果的科学性和可操作性。
结合战略网络研究发展趋势分析，我们认为，今后战略网络研究的主要方向：
1．用系统观进行战略网络理论框架研究。综合应用现代企业战略理论、社会网络理论、协同商务理论、企业能力理论、系统理论和博弈论等，从系统观的角度，构建战略网络理论框架。它包括战略网络的结构、功能和特征，战略网络对企业绩效的影响，企业核心能力和企业动态关系网络分析，战略网络的目标与选择，战略网络的动态管理，战略网络绩效评价与网络进化。
2．战略网络中的组织间动态关系分析与技术方法研究。要运用系统动力学、社会网络技术方法和离散系统仿真技术，进行组织间动态关系网络分析与仿真模型优化，明确对企业核心能力的培育、提升和发挥不同作用网络节点之间的动态关系，保证战略网络的优化。
3．战略网络动态管理过程研究，要促进战略网络研究成果用于实践和可操作性，这是研究的重点和难点，它包括：(1)利用组织学习理论和企业网络理论，建立起有效的网络学习机制：运用博弈理论分析网络学习中的博弈均衡问题，制定出企业在网络学习中的最优策略。(2)运用委托—理论，建立长期网络信任机制，保证网络知识有效转换、整合与创新。(3)运用协同商务的原理和技术、数据库技术、计算机和网络通讯技术等，开发和实现基于协同商务观的企业战略网络信息管理系统，保证网络内部信息、知识的快速交流、处理和共享。
4．战略网络进化研究，体现动态性和共生性的特点。要以进化博弈理论为基础，结合进化理论和遗传基因理论，揭示战略网络进化规律，针对有限理性行为者所组成的大群体中多次博弈背景下的进化力量，建立战略网络动态进化模型来描述其进化过程，研究网络行为的稳定性问题。
进化博弈理论范文第7篇
关键词：
水声传感器网络；三维；进化博弈论；突发检测
中图分类号： TP393
文献标志码：A
Burst detection algorithm for data streams in
three dimensional under water acoustic sensor networks
XU Ming1， 2*，LIU Guang-zhong1
1.College of Information Engineering， Shanghai Maritime University，Shanghai 201306， China；
2.Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing， Fudan University，Shanghai 200433， China
Abstract：
Considering the multi-sourcing and heterogeneous data streams in three Dimensional UnderWater Acoustic Sensor Networks （3D UWASN）， this paper gave out a formalized definition and modeling for describing the characters and attributes of burst and presented an evolutionary game theory based burst detection algorithm for reducing processing time and improving detection performance through the optimization selection in the size of slide window. The simulations demonstrate that the burst detection algorithm consumes less processing time than traditional algorithms under the same conditions of data distribution， burst probability or maximum slide window size.
英文关键词 Key words：
UnderWater Acoustic Sensor Network （UWASN）； three dimensional； evolutionary game theory； burst detection
0 引言
进化博弈理论范文第8篇
【关键词】教育技术;博弈;技术进化;技术整合;技术创新
【中图分类号】G40-057【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097(2009)08―0009―03
一门学科,一个研究领域,都有自身的逻辑体系和思维方式。作为教育技术的研究者和掌握与运用教育技术的工作者,如能理解所研究领域的思维方式必将有助于深入理解所从事的工作,以下是在教育技术的视域中对技术思维方式的考察:
一 技术个人化:掌握技术的高级阶段
在人类历史发展的漫长时期,“技术”概念的语义在不断地发生变化,只有在特定的历史时期才可能概括出近似正确的概念。正如尼采所说:“只有无历史的东西才可以下定义。”在广义的、普适的视角上来理解教育技术,它实际就是一种用于实现在特定的教育情境(包括学习者、教育资源和约束条件)和一定的教育目标之间有向转换的有效干预。技术干预的终极目标是效益。但由于教育系统中各要素所构成的教育情境的复杂性,尤其是作为教育的客体――学习者本身特征和自身发展的复杂性,决定教育过程中的技术干预又不同于某些工业技术的力求精确,教育的主体(也是技术的主体)对其应用的过程是一个能动与发展的过程,是一个从中汲取精华,并不断创造可能性和发展自由空间的过程,同时也是技术在主体内不断重新成长的过程。
也正是由于教育情境的复杂性,有人提出教育技术中的诸多内容如“各种指导操作的应用模式、教学模式和操作流程等”[1],“属于形而上学的本质主义思维的产物,可以看作是伪概念,毫无真理性可言”[2]。这种说法未免过于片面,我们研究所谓的“模式”和应用的细节目的并非为了让教学者不假思索地生搬套用,任何优秀的方法都不能企图将教学者塑造成一个机械执行技术的“傀儡”或技术的“附庸”,但如果仅仅抓住这一说法,并沿其继续发展,就会滑向“不可知论”的深渊。我们所呈现的是在特定的教学情境下尽可能的接近于最优化的实现教学目标的方法和途径。教学者“应该不要把这些模式当作食谱来使用,而是要把它们当作自己活动的激发器来使用。”[3]作为教育技术的研究者,要研究能在特定教育情境中促进教学有效实现,教育目标有效达成的方法、模式等一些细节,并指出和促进教育者理解其中所蕴含的技术学性质的知识(具有处方性和规定性),目的是让教育者关注和思考这些细节,将其纳入到自身的“技术域”中,变为自己的技术,植根于人体,灵活应用在千变万化的教学情境中,乃是技术的升华阶段,即技术的个人化阶段。
二 技术的复制和进化:技术中蕴含着可提炼和传递的縻母(Memes)
人类社会中的进化无处不在,自然环境和社会环境的变化对我们的存在构成某种“挑战”,因而人们不得不发挥其潜在的创造力而作出某种“应战”。按照英国历史学家汤因比(Arnold Joseph Toynbee)的观点,在这种“挑战”与“应战”的相互作用中人类社会得到不断进化。当然,技术的进化也源于此。技术的进化体现在其适应自然和社会的改进和演化,其逻辑结构是“发明”不断地转移和扩散,导致新发明的过程。而扩散实际就是技术的不断被“复制”。需注意的是,教育系统的复杂性使得教育技术的“复制”过程并非完全的照搬和套用,但我们又不可否认其确实存在着“可复制性”和“可传递性”,那就说明这其中必然存在着一些可沉淀下来、可传递出去、可重新生长的“种子”信息。道金斯(Dawkins)在《自私的基因》中提出的类似于生物基因的“技术縻母”恰好可以说明这一点,縻母是技术进化中的技术实体,它为理解技术进化提供了一个重要的概念范式。他认为,技术縻母或观念只是技术复合体的一部分,和生物的基因一样,技术縻母不能获得技术的全部意义,也就是说一种技术就像一个生物体由基因构成一样是若干技术縻母的有机组成,具有特定的外在功能。[4]技术縻母具有相对独立性、可重用性和相对的稳定性。
显然,教育技术中的一些易变异的、缺乏持久性的规则标记不适合做縻母,我们要找到其中的相对持久的“种子”信息作为教育技术“扩散”和“进化”时可遗传的要素。应该指出,“种子”信息即縻母可来自实践经验或科学知识或二者的结合。J.莫克尔(Joel Mokyr)在“技术变化中的进化现象”中指出:“从历史上讲,最晚到1850年左右,在其设计者或使用者对其操作原理毫无概念的情况下,大多数技术得到了使用。试错,偶然的运气,甚至完全错误的原理,也可导致行之有效的技术在选择过程中得以生存。”[5]而在近代,科学有了巨大发展的时代,更多的縻母可能来自于科学的定律、理论和知识。然而,教育技术不能脱离教育领域而存在,它的最终目的仍是为了人的发展,教育者绝不允许抱有试误的态度,这仍不排除教育者在长期的教育实践中总结和形成一定的有益于教育目标达成的实践经验。
为进一步分析这一关系,我们用λ表示可行技术集合,用Ω表示有用知识集合,有用知识Ω包含了大量类似于基因的技术縻母,它们是技术信息的载体。Ω并不等于科学,它比科学包含更多,我们的经验也是知识集合Ω的主要来源,当然与经验相比科学提高了知识生产的边际效益。科学是增生技术縻母的重要的和有效的力量,可以说科学解决了技术的可能性,但并不能在很大程度上减少技术的不确定性[6]。科学必须深入实践,必须与具体的实践相结合才能形成特定情境中的有效地解决某一问题或达成某一目标的方法和途径,即形成可行技术的集合λ。那么,在这一过程中,所形成的方法和途径中就渗入了经验,科学和实践经验共同构成了有用知识Ω,即用于某一特定情境中的某一特定问题解决或某一目标达成可能用到的知识,我们将其称之为技术学性质的知识。我们将这样的技术学性质的知识或知识单元作为技术縻母,有了这样底层的“种子”信息,才使得技术的复制和传递,乃至技术的进化成为可能。
三 技术的整合和创新:教育技术的博弈分析
当若干项技术縻母整合到一起时能实现某种特定的功能,且总能够实现这种功能时,这些技术縻母就相对稳定地形成了一定的技术系统,或称之为某项技术。我们这样来理解技术的整合,“技术整合是指若干项技术在某种标识下同时被蕴涵于一种(技术)载体之中。换言之,当若干项技术在某种标识下同时被蕴涵于一种载体中并发生相互作用时,我们就说,这项技术实现了整合。这里的载体一般是指实在的(即物质的)人工制品或人们的实践活动或掌握技术知识的人,而非仅仅是知识;这里的标识是指赋予载体的名称,载体及其名称显然具有某种同一性。”[7]例如,自行车这样简单的人工制品,有可能聚集到它名下的就有齿轮传动技术、刹车技术、减震技术、轧钢技术、防锈技术、电焊技术、橡胶提炼技术等等,这些技术单元协调在一起,共同实现自行车的功能。那么,对于教育技术而言,它实际就是一种运用于教育领域中为达到更好的教育效果的若干项技术的载体即标识,这若干项技术统一在教育技术这一技载系统中相互作用,相互融合,共同为教育技术乃至教育的最终目标而努力。在这一整合过程中,产生了一项比原来的技术都复杂的新技术,且它的整体特性不等于各组成单元的特性之和。就像计算机运行性能决不是中央处理器、内存和外部设备的性能之和。要考察教育技术这一技载系统,不能脱离它所处于的教育情境和教育目标组合的环境,因为任何教育技术都是在某一特定教育情境中,为实现某一特定教育目标服务的。
沿着这一思路,我们继续向具体和纵深方向考察,在教育实践的某一具体情境之中,我们可以找到这一情境下的达到某一教育目标的若干可行技术或技术方案,它们共同统一在具体情境和目标这一组合的标识之下,如果它们之间发生整合,则会使技术整体更具弹性。或从另一角度来说,当这些解决具体问题或达成某一目标的技术和技术方案蕴涵于掌握技术知识的人,即技术主体(或教育主体)之中时,它们各自的技术縻母相互作用、相互融合,会形成交叉,以此形成复杂的技术网络,我们称之为“技术域”,它的结构类似于人脑的认知结构。掌握技术知识的人一旦形成“技术域”,那么在千变万化的复杂教育情境之中解决具体问题或达成一定教育目标就有了多种技术选择的弹性。类似于现实生活中的交通网络,当各路交通畅通,彼此交叉而形成复杂网络的时候,即使出发的起点和目的点稍有变化,也总能在现有的网络中找到若干到达的途径,由此在其中选出最佳的途径。
技术的整合实际就是技术的创新,“两个彼此分离的技术縻母体系的融合往往引起具有革命性质的技术创新,如集成电路等。同时不同技术共同体的交流可以共享失败的经验,以减少技术创新过程中的不确定性。”[8]那么,如前所述对教育技术的普适性的理解,当教育情境和教育目标基本不变时,干预方案或措施的变化就是创新;同时,当教育情境和教育目标稍有变化可能也会产生新的干预方案或措施,那么仍然是一种技术的创新。技术创新并不神秘,对于干预措施变化的大小并未加以限制,所以,创新活动可大可小。从这一意义上说,前述的技术个人化阶段实则技术的整合和创新阶段。
从以上论述中不难看出,教育技术具有一种博弈的思维方式,它与博弈理论考虑问题的方式有着诸多相似之处。博弈论又称对策论,是运筹学的一个分支,是研究冲突对抗条件下最优策略的问题的理论。博弈论通常指个人、团队或组织,面对一定的环境条件,在一定的规则约束下,依靠所掌握的信息,同时或先后、一次或多次从各自允许选择的行为或策略进行选择并加以实施,并从中各自取得相应结果或收益的过程。博弈论可分为合作博弈理论和非合作博弈理论,前者主要强调的是团体理性;而后者主要研究人们在利益相互影响的局势中如何选择策略使得自己的收益最大,即策略选择问题,强调的是个人理性[9]。
我们用这一思想来分析教育技术,运用教育技术的主体即人这个技载系统也面对着一定的教育环境条件,在一定规则约束下,进行着这种行为或策略(这里指技术)的选择,以此达到最优化的教育效果。只是不同的是,主体总是在和一定的教育情境进行着博弈。在博弈论模型中,不管形式如何不同,都必须有3个基本要素:局中人或参与人即有权决定自己行动方案的决策参加者;策略即可供局中人选择的实际可行的完整的行动方案;赢得函数或支付函数即局中人的期望。如在一个博弈中,每一局中人所出策略形成的策略组称为一个局势,即设Si是第i个局中人的一个策略,则n个局中人的策略形成的策略组S =(s1,s2,…,sn),S就是一个局势。当一个局势S出现后,应为每一局中人i规定一个赢得值(或所失值)Hi(s)。Hi(s)是定义在S上的函数,称为局中人i的赢得函数。一般来说,当局中人、策略集和赢得函数确定后,一个博弈模型也就给定了。[10]再看我们的教育技术,我们可将教育系统中的学习者、教育内容、教育资源和约束条件等看作是除教育者以外的局中人所出的策略,它们共同组成一个局势即情境,教育技术相当于策略集,而一定的教育目标可看作是教育者的赢得函数。在博弈论中,博弈的双方都会考虑到自身以外的局中人所出的策略,据此选择自身的对应策略,尽量使自己的利益最大化。正如教育者要考虑到教育系统中教育情境的变化,根据一定的教育情境选择自身“技术域”中能达到教育效果最优化即教育目标最大化的技术或技术方案。
以上是运用博弈的思维方式考察了承载教育技术的人这个技载系统,我们继续来考察教育技术这个技载系统自身,可以发现,作为技载系统的教育技术实质是一个复杂的自适应系统。美国著名学者约翰•霍兰在《隐秩序》一书中对复杂适应系统作了分析,他指出复杂适应系统中存在大量的主动性元素(他借用经济学中的词agent表示这种主动性元素,国内学者将它译为“主体”)。这些系统在形式上、性质上各不相同,而其整体行为都不是各部分行为的简单相加之和。霍兰进而指出,主体的行为可看成是由一组规则决定的,这规则就是刺激-反应规则。他说,“刺激-反应规则非常典型而且通俗易懂。IF(若)刺激s发生,THEN(则)[主体]做出反应r。”我们来进一步分析教育技术系统,这一技载系统中的主体是技术载体,如何来看待它们的主动行为能力呢?上文中我们曾提到人是技术载体之一,其主动性毋庸置疑。但教育技术中的任何技术一经应用,并都和作为技术载体之一的人结合在一起,成为一种综合技术载体,这时它便具有了一种主动性。因此,技载系统中的主体都应是综合技术载体(以下提到主体时都指综合技术载体)。
在教育技术这一技载系统演化的过程中,对技载系统中主体的刺激主要来源于主体外部环境如社会、科学、文化、教育等不断变化的需求;来源于主体自身所蕴涵的各项技术的不完全协调;来源于技术整合体的功能缺陷;来源于技术的非目的输出;或来源于技术驾驭者的价值选择等等。那么,这些对于技载系统的刺激来源聚合在一起就相当于博弈中的各局中人所构成的局势,它们综合地对主体发生作用,技载系统的主体要根据局势的变化做出自身相应的反应,以寻求系统功能的最大化。这些反应主要表现在[11]:主体中所含一项或多项技术发生变异,呈现出技术进化的多样性和延续性;主体发生功能的巨大变化;现存主体退出技载系统。反思教育技术的演化过程中,新媒体、新理论、新经验、新观念对促成新技术、新技术整合的发生;教育技术中狭义的“工具论”、“媒体论”向今天广义教育技术思维的转变,实质都是教育技术这个技载系统中的主体不断对各种刺激做出自身反应的过程。
四 结束语
恩格斯说过,“我们创造自己的历史,是在十分确定的前提和条件下进行创造的”。[12]正如我们技术的产生、演化、创新及运用,也总是在特定的历史时期,在特定的情境下发生的。
从技术进步的过程来看,首先技术通过縻母进行代代相传,并在传递过程中发生“变异”,我们要将其进行科学概括,通过科学推动保持其不断发生“良性变异”,即技术的知识创新;其次是知识的物化阶段,即将技术中的縻母转化为一种指导人类如何成功操作的行为指令和物质形态,这一过程中,技术縻母相互作用,相互融合,从而发生技术的整合和创新;一种技术要真正成为社会技术体系的一部分,作为技术的整体,要适应所处的社会,技载系统的主体要不断地以博弈的思维方式去对各种刺激做出选择性的能动的反应。