陸 松， 曹 平

(廣西大學(xué) 商學(xué)院， 南寧 530004)

1 新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)

信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)，簡稱信息產(chǎn)業(yè)，是從事信息技術(shù)設(shè)備制造以及信息生產(chǎn)、加工、存貯、流通與服務(wù)的新興產(chǎn)業(yè)部門。它的形成和發(fā)展,是信息技術(shù)轉(zhuǎn)化為社會生產(chǎn)力的結(jié)晶,也是信息經(jīng)濟走向繁榮的表現(xiàn)和保證[1]。2010年發(fā)布的《國務(wù)院關(guān)于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定》指出，發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)已成為世界主要國家搶占新一輪經(jīng)濟和科技發(fā)展制高點的重大戰(zhàn)略，包括“新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)”在內(nèi)的七大國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是引導(dǎo)未來經(jīng)濟社會發(fā)展的重要力量。2016年，國務(wù)院再次印發(fā)《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》(國發(fā)〔2016〕67號)(簡稱“規(guī)劃”)，指出未來5到10年是全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革從蓄勢待發(fā)到群體迸發(fā)的關(guān)鍵時期，信息經(jīng)濟繁榮程度成為國家實力的重要標(biāo)志，要實施網(wǎng)絡(luò)強國戰(zhàn)略，加快建設(shè)“數(shù)字中國”，推動物聯(lián)網(wǎng)、云計算和人工智能等技術(shù)向各行業(yè)全面融合滲透，構(gòu)建萬物互聯(lián)、融合創(chuàng)新、智能協(xié)同、安全可控的新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)體系[2]。全球各國的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展各有側(cè)重，但創(chuàng)新都是受到重點關(guān)注的領(lǐng)域，呈現(xiàn)出高速迭代、涌現(xiàn)式創(chuàng)新的特點。近年來，以云計算、大數(shù)據(jù)為代表的創(chuàng)新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，推動信息產(chǎn)業(yè)向縱深發(fā)展，新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)邁入軟件和硬件并重，電子制造業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)深度融合的“全產(chǎn)業(yè)鏈”競爭時代。

2 信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)

2.1 創(chuàng)新和創(chuàng)新系統(tǒng)

創(chuàng)新不是孤立完成的，而是在系統(tǒng)的框架中實現(xiàn)。系統(tǒng)是存在相互聯(lián)系和溝通的各種行為主體，以及主體相互之間的活動融合而成的一個結(jié)構(gòu)化整體。創(chuàng)新系統(tǒng)的研究范式可分為國家創(chuàng)新系統(tǒng)、區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)。產(chǎn)業(yè)是一組擁有共同知識的活動集合體，其中的企業(yè)既有共性又存在差異，為了滿足給定需求或正在出現(xiàn)的新需求由某些相關(guān)聯(lián)的產(chǎn)品群組成。產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)中，創(chuàng)新是一種由行為者的交互所推動的以創(chuàng)造、傳播、擴散和交換相關(guān)知識為目的的過程，研究范圍包括：①產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)理論和模型研究，包括細(xì)化和梳理產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的理論框架，采用定性分析、定量分析和實證模型，對特定機制、因果關(guān)系、構(gòu)成產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)和創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的異質(zhì)行為者的相互作用進行分析。②針對特定產(chǎn)業(yè)，從知識的結(jié)構(gòu)和創(chuàng)造以及學(xué)習(xí)和擴散的過程等角度對產(chǎn)業(yè)中的創(chuàng)新進行詳細(xì)分析，對不同產(chǎn)業(yè)進行橫向?qū)Ρ取＂坳P(guān)注產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)中的關(guān)鍵變量和機制，例如不同企業(yè)間的異質(zhì)性；企業(yè)創(chuàng)新、選擇和固化的相關(guān)過程變量；創(chuàng)新需求的出現(xiàn)、結(jié)構(gòu)及其作用；創(chuàng)新過程中網(wǎng)絡(luò)的形成、網(wǎng)絡(luò)的形狀、網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)演化和動力機制；區(qū)域集聚對創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的影響；產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)中各種變量的協(xié)同演化。④產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)自身的績效以及與國家績效之間的關(guān)系[3]。

2.2 信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的特點

“摩爾定律”指出，信息產(chǎn)業(yè)的技術(shù)水平每18個月增長一倍，實際上近年來產(chǎn)業(yè)迭代周期更加縮短。ICT(Information Communication Technology)技術(shù)的發(fā)展及其與服務(wù)業(yè)的融合，以及移動互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，共同推動形成了一個更具流動性的市場，其中包括大量具有不同專業(yè)知識和能力的行為者，并涌現(xiàn)出大量新的用戶，協(xié)同創(chuàng)造新的細(xì)分市場和新的機會，使產(chǎn)業(yè)邊界不斷擴張。此外由于產(chǎn)業(yè)的高速迭代和演進，一些歷史經(jīng)驗已經(jīng)失去參考意義。例如以微軟為代表的傳統(tǒng)大規(guī)模軟件研發(fā)，已逐漸被敏捷開發(fā)和軟件外包模式替代。一些研究采用基于問卷調(diào)查然后進行因果關(guān)系假設(shè)的方式，對信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生和擴散的解釋力不足。

以高速發(fā)展的移動互聯(lián)網(wǎng)為代表的信息技術(shù)具有開放的標(biāo)準(zhǔn)和低準(zhǔn)入門檻，移動互聯(lián)網(wǎng)/軟件/電信、移動互聯(lián)網(wǎng)/服務(wù)業(yè)/工業(yè)等跨越多個部門的新集群已成為目前信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)變革的典型范例，完全依靠政府或者代表性企業(yè)的力量推動信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新是不現(xiàn)實的。國家制度、區(qū)域特性、用戶參與、金融投資和其他客觀因素也對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新有很大的影響。

此外，信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)具有高度的異質(zhì)性，一方面存在大量的模仿、學(xué)習(xí)、借鑒和跟隨進入行為，另一方面由于新技術(shù)對于搶占商機和獲取經(jīng)濟利益的巨大作用，產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的信息不完全性非常顯著。如果把創(chuàng)新視為產(chǎn)業(yè)以及產(chǎn)業(yè)中的組成企業(yè)對于技術(shù)、商業(yè)等新范式的選擇和固化，基于“經(jīng)濟人”和“完全信息”假設(shè)的研究范式與信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的實際情況存在背離。忽略信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)中社會化和行為人認(rèn)知的部分，將無法解釋現(xiàn)實中存在的創(chuàng)新路徑依賴，創(chuàng)新系統(tǒng)自組織等特性，因此，對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的深入研究需要“動態(tài)”和“變化”的研究視角及方法。

3 演化復(fù)雜系統(tǒng)

演化(evolution)又被翻譯為“進化”，指事物的生長、變化或發(fā)展。演化經(jīng)濟學(xué)注重對“變化”和“創(chuàng)新”的研究，其科學(xué)基礎(chǔ)是動態(tài)演化的有機世界觀，采用整體分析法而不是簡化分析法，關(guān)注多樣性，用復(fù)雜系統(tǒng)的觀點看待經(jīng)濟體系；關(guān)注經(jīng)濟動態(tài)過程，認(rèn)為系統(tǒng)按照特定種類的過程變化，把經(jīng)濟系統(tǒng)看成演化過程的產(chǎn)物。

基于進化論的研究發(fā)現(xiàn)了自組織等現(xiàn)象，由此誕生了復(fù)雜系統(tǒng)的思想。Mitchell的著作成為復(fù)雜性研究的一個里程碑[4]。隨著以互聯(lián)網(wǎng)為代表的計算機科學(xué)和各種相關(guān)學(xué)科的不斷發(fā)展，復(fù)雜系統(tǒng)中研究的關(guān)鍵變量從質(zhì)量、作用力這些物理學(xué)概念或者遺傳形狀等生物學(xué)隱喻發(fā)展為信息、通信、反饋、控制等。在此基礎(chǔ)之上，復(fù)雜性科學(xué)研究獲得了重大突破，首先是可以使用信息來對復(fù)雜性進行衡量和判定，其次是在復(fù)雜性科學(xué)與網(wǎng)絡(luò)科學(xué)之間建立了深度的關(guān)聯(lián)，最后是基于信息-通信-反饋的研究，使得復(fù)雜性科學(xué)可以充分利用計算機科學(xué)研究的成果和工具，在系統(tǒng)模擬仿真上更有實際意義。復(fù)雜系統(tǒng)和演化經(jīng)濟學(xué)的方法論和本體論基本統(tǒng)一，研究方法和研究目標(biāo)也能相互兼容。自組織、組織化學(xué)習(xí)和網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)、路徑依賴和鎖定、協(xié)同演化和涌現(xiàn)等復(fù)雜科學(xué)概念在演化經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域取得了豐富的研究成果?？梢哉f復(fù)雜系統(tǒng)方法是演化經(jīng)濟學(xué)研究方法的基礎(chǔ)，又或者說，只有復(fù)雜系統(tǒng)才具備“演化”的研究意義和價值。復(fù)雜系統(tǒng)通過“演化”可能得到預(yù)料之外的具有巨大的發(fā)展?jié)摿徒?jīng)濟價值的結(jié)果，這就是“創(chuàng)新”的來源。

信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)是仰賴于創(chuàng)新而存在的知識密集型產(chǎn)業(yè)。創(chuàng)新是產(chǎn)生新知識或把現(xiàn)有知識要素以新的方式組合在一起的過程，體現(xiàn)為知識的流動、傳播和固化，本質(zhì)上是系統(tǒng)化和網(wǎng)絡(luò)化的。創(chuàng)新系統(tǒng)包括了所有能影響創(chuàng)新的開發(fā)、擴散和使用的重要的經(jīng)濟、社會、政治、組織、制度因素及其他因素，以及各要素之間的相互關(guān)系，并把創(chuàng)新和學(xué)習(xí)過程放在核心位置，實際上隱含了演化復(fù)雜系統(tǒng)中的雙向反饋機制、非線性相關(guān)和自組織等特性。信息產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的復(fù)雜性體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜化、組織的復(fù)雜化和知識的復(fù)雜化方面。知識的學(xué)習(xí)和溢出是新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)最重要的推動力，促進顯性和隱性知識的學(xué)習(xí)以及有效擴散的機制是信息產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的重要功能。要跟上復(fù)雜技術(shù)進步的步伐，要求網(wǎng)絡(luò)不斷地學(xué)習(xí)、集成并應(yīng)用廣泛的知識與技術(shù)訣竅。在當(dāng)前復(fù)雜的技術(shù)環(huán)境下，顧客參與(用中學(xué))、新型社會化網(wǎng)絡(luò)(社交網(wǎng)絡(luò))等因素對知識的形成和傳播起到非常重要的作用，就算是最大、最復(fù)雜的企業(yè)和組織也無法單獨依靠自己的生產(chǎn)經(jīng)驗或研究開發(fā)力量來取得成功。信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的演化復(fù)雜系統(tǒng)視角的研究領(lǐng)域非常廣泛，從知識創(chuàng)造、傳播、學(xué)習(xí)和固化的影響角度來看，可匯總出如下研究框架，如圖1所示。

圖1 信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的演化復(fù)雜系統(tǒng)視角

其中演化經(jīng)濟學(xué)理論和復(fù)雜科學(xué)理論的研究已經(jīng)有了大量的研究成果和基礎(chǔ)，近年的研究方向主要在于利用信息技術(shù)本身的發(fā)展，構(gòu)建定量分析的工具和方法，對知識傳播的機制和動態(tài)以及創(chuàng)新的相關(guān)課題進行深入分析，包括認(rèn)知層面的理論和機制研究，產(chǎn)業(yè)演化的研究，演化工具和方法應(yīng)用等方面?；赪eb Of Science檢索1990—2018年的國際研究情況，主題關(guān)鍵字包括(evolutionary，multi agent, agent, neutral，complex, game, network)，檢索范圍為(Business，Economics，Management)。此外，通過CNKI平臺檢索了2000—2018年的國內(nèi)研究情況，主體關(guān)鍵字包括(演化，演化博弈，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，多代理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機器學(xué)習(xí)，多主體，多Agent，multi agent)，檢索范圍為“經(jīng)濟與管理科學(xué)”。檢索結(jié)果顯示，相關(guān)研究均呈現(xiàn)增長趨勢，如圖2所示。

圖2 相關(guān)研究數(shù)量

普賴斯文獻指數(shù)是學(xué)術(shù)論文增長的一個衡量公式，其表達式為Y(t)=a0ebt，其中變量t表示時間(年)，e為自然對數(shù)，b為論文連續(xù)增長率，a0表示t=0的論文數(shù)量。該公式進行取對數(shù)后可以得到：lnY(t)=lna0+bt，采用一元線性回歸方法對lna0和b兩個參量進行估計，結(jié)果如表1所示。

表1 相關(guān)研究文獻回歸分析結(jié)果

從回歸分析可以看到文獻增長比例在95%水平上均比較顯著，無論是國外還是國內(nèi)的文獻增長數(shù)量均符合普賴斯指數(shù)增長規(guī)律，說明相關(guān)研究處于活躍階段，不斷涌現(xiàn)出學(xué)術(shù)成果，是值得深入拓展的領(lǐng)域。

4 相關(guān)理論研究概況

4.1 演化理論研究

熊彼特對創(chuàng)新過程的研究最早涉及到演化理論，包括創(chuàng)新如何促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展、結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變和動態(tài)競爭等，使演化經(jīng)濟學(xué)成為一個獨立的理論分支，相關(guān)思想經(jīng)過馬歇爾的擴展后，由尼爾森和溫特在《經(jīng)濟變遷的演化理論》中詳細(xì)闡述和定義了演化經(jīng)濟學(xué)的基本概念[5]。Kurt Dopfer進一步提出，演化經(jīng)濟學(xué)的核心問題是運用于技術(shù)和生產(chǎn)的經(jīng)濟知識本身所發(fā)生的變化[6]。賈根良認(rèn)為演化經(jīng)濟學(xué)可簡化地定義為經(jīng)濟系統(tǒng)中新奇的創(chuàng)生、擴散和由此所導(dǎo)致的結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變進行研究的經(jīng)濟學(xué)范式[7]。現(xiàn)代演化經(jīng)濟學(xué)已從生物學(xué)演化和物理動力學(xué)的范疇發(fā)展到了社會演化的范疇，在經(jīng)驗總結(jié)的基礎(chǔ)之上，融合復(fù)雜系統(tǒng)理論、認(rèn)知科學(xué)、文化人類學(xué)、社會學(xué)、語言學(xué)、腦神經(jīng)元科學(xué)和行為經(jīng)濟學(xué)，建構(gòu)了一種適應(yīng)于社會經(jīng)濟系統(tǒng)的分析框架。與生物學(xué)演化不同之處在于，社會演化是異質(zhì)性主體的按規(guī)則導(dǎo)向而開展的群體性演化，驅(qū)動力是行為人的社會化學(xué)習(xí)(創(chuàng)新)而不是生物本能或遺傳復(fù)制。尼爾森和溫特指出,由創(chuàng)新驅(qū)動的持續(xù)變化，是現(xiàn)代資本化經(jīng)濟的主要特性，創(chuàng)新是現(xiàn)代演化經(jīng)濟學(xué)的核心研究綱領(lǐng)，研究領(lǐng)域包括：①科學(xué)技術(shù)進步；②企業(yè)能力和行為；③熊彼特主義競爭和產(chǎn)業(yè)動態(tài)；④長期經(jīng)濟發(fā)展；⑤后發(fā)經(jīng)濟的跟進和趕超[8]。

4.2 有限理性和認(rèn)知

認(rèn)知是行為人處理信息的過程，認(rèn)知系統(tǒng)就是一個信息處理系統(tǒng)，理性是認(rèn)知的特征，是行為人交互的行為及策略選擇的基礎(chǔ)，包括認(rèn)知的方式，信息的處理，學(xué)習(xí)的方式等。西蒙的有限理性(Bounded Rationality)理論認(rèn)為，如果要具備“完全理性”，所需要擁有的信息量以及相應(yīng)的計算能力過于龐大，因此人類在進行選擇時，是無法仔細(xì)分析判斷效用函數(shù)中的每一項要素，也不可能仔細(xì)分析各種可能的選項的可行性和執(zhí)行后果的[9]。在有限理性的基礎(chǔ)上又進一步出現(xiàn)了過程理性、適應(yīng)性理性、群體理性和認(rèn)知理性等研究范疇，從認(rèn)知的不同角度對理性進行分析。Dopfer進一步提出了理性經(jīng)濟人(HSO，Homo Sapiens Oeconomicus)的概念，HSO是在經(jīng)濟背景中制定和使用規(guī)則的動物，HSO模型不可避免地需要包含神經(jīng)系統(tǒng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和行為科學(xué)的內(nèi)容[10]。Jacques Lesourne提出，演化、認(rèn)知(Cognition)和自組織(Self-Organization)三者之間存在互補關(guān)系。復(fù)雜的經(jīng)濟環(huán)境中，由于信息不對稱和不足以及有限理性的存在，行為人被迫采納一些簡化的行為規(guī)則。同時由于行為人自身條件，可得信息及所做決策的重要性不同，行為規(guī)則也有各種特性。隨著時間推移，行為人不斷學(xué)習(xí)、交換信息或商品，發(fā)現(xiàn)新信息，改變自身預(yù)期，模仿、采納并做出決策，行為人的交互構(gòu)成組織，自組織不由行為人意志推動[11]。Herrmann-Pillath也提出，認(rèn)知主體的知識積累是社會經(jīng)濟系統(tǒng)構(gòu)成的基礎(chǔ)，經(jīng)濟學(xué)的研究應(yīng)當(dāng)包括個體心智的范疇[12]。

研究人類如何獲取、利用和傳播知識，解釋人類知識的累積和增長的規(guī)律，一直是演化經(jīng)濟學(xué)的核心主題。對于“知識”、“行為”和“制度”三者之間的互動關(guān)系的研究是近年來演化經(jīng)濟學(xué)理論發(fā)展的研究熱點，催生出行為經(jīng)濟學(xué)、神經(jīng)經(jīng)濟學(xué)、行為制度經(jīng)濟學(xué)和認(rèn)知經(jīng)濟學(xué)等基于認(rèn)知科學(xué)的經(jīng)濟理論。對“知識”概念本身的研究也產(chǎn)生了很多成果。Leonard和Sensiper認(rèn)為知識是信息的一個子集合，是主觀認(rèn)定的且具備應(yīng)用性的信息，知識部分或全部基于經(jīng)驗，并抽取了相關(guān)經(jīng)驗中的隱性成分[13]。Bhagat等認(rèn)為知識是從各種信息之中變化、重構(gòu)、創(chuàng)造而得的，比信息或數(shù)據(jù)更廣，更深，更豐富。信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)本質(zhì)上可以視為圍繞著知識的構(gòu)造、編碼、傳輸、存儲和集中呈現(xiàn)的相關(guān)企業(yè)的集合[14]。Dopfer區(qū)分了通用知識和非通用知識，通用知識是能夠產(chǎn)生認(rèn)知行為的知識，是抽象的，不涉及具體對象的概念體系，包括企業(yè)家認(rèn)知、戰(zhàn)略知識、核心競爭力、學(xué)習(xí)和創(chuàng)新規(guī)則等。企業(yè)的學(xué)習(xí)能力就是一種長期積累的通用知識。而非通用知識不能產(chǎn)生認(rèn)知行為，通常涉及具體對象、行為和操作，例如成本、價格、競爭和顧客信息等[15]。

4.3 產(chǎn)業(yè)演化

產(chǎn)業(yè)演化指產(chǎn)業(yè)的發(fā)展、進步、結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變和動態(tài)競爭。一個良性發(fā)展的產(chǎn)業(yè)，總是在不斷的創(chuàng)生、選擇、失衡和重新均衡之中向前推進的。創(chuàng)新使得產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生新的活力和推動力，推動產(chǎn)業(yè)按照均衡、失衡到再均衡的路徑不斷演進。產(chǎn)業(yè)中具有不同的知識和能力的異質(zhì)性個體(企業(yè))之間形成互動，通過學(xué)習(xí)形成驅(qū)動力。Pavitt,Edquist提出：①創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)演化的關(guān)系在不同的國家、地區(qū)和產(chǎn)業(yè)之間是具有差異的，這是不同創(chuàng)新系統(tǒng)存在的原因；②產(chǎn)業(yè)中企業(yè)的異質(zhì)性導(dǎo)致創(chuàng)新產(chǎn)生、創(chuàng)新擴散和創(chuàng)新固化的差異；③創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)演化的聯(lián)系全方位存在的，在產(chǎn)業(yè)的演化過程中，參與者、知識、學(xué)習(xí)、制度和市場結(jié)構(gòu)都會發(fā)生變化[16-17]。Malerba總結(jié)提出產(chǎn)業(yè)演化是學(xué)習(xí)的結(jié)果，是在不同的產(chǎn)業(yè)獨有的知識背景下展開的，由具有不同知識和學(xué)習(xí)能力的參與者之間通過競爭/合作、市場/非市場，正式/非正式的互動產(chǎn)生；產(chǎn)業(yè)演化一方面促進產(chǎn)業(yè)中的產(chǎn)品和生產(chǎn)工藝發(fā)生變化，同時也促使參與者、參與者之間的互動關(guān)系、制度、知識等發(fā)生變化[18]。董廣茂等[19]，張洪陽[20]，孫曉華等[21]，石俊國等[22]分別從知識轉(zhuǎn)移戰(zhàn)略、消費者異質(zhì)性偏好、產(chǎn)業(yè)知識基礎(chǔ)、新技術(shù)沖擊和破壞性創(chuàng)新技術(shù)體制等要素角度進行了研究，指出旨在降低生產(chǎn)成本的自主創(chuàng)新能力可使新興市場國家企業(yè)打破發(fā)達國家企業(yè)通過知識轉(zhuǎn)移戰(zhàn)略所建立的市場壁壘，破壞性創(chuàng)新是驅(qū)動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要因素。

在復(fù)雜系統(tǒng)理論的啟發(fā)下，演化經(jīng)濟學(xué)逐漸從傳統(tǒng)的選擇理論轉(zhuǎn)向非線性動力學(xué)、隨機過程理論、自組織理論和協(xié)同演化等復(fù)雜系統(tǒng)演化理論，從單一層級的演化理論擴展到多個層級的共同演化理論[23]。由于存在正反饋效應(yīng)和路徑依賴，隨機的非線性系統(tǒng)本身具有產(chǎn)生創(chuàng)新、傳遞創(chuàng)新和擴散創(chuàng)新的能力，并且可能會受到某種偶然事件的影響，而沿著一條固定的軌跡或路徑演化下去[24]。Winter,Kaniovski,Dosi將產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)的異質(zhì)性和連續(xù)的隨機進入納入考慮范圍建立了一個描述產(chǎn)業(yè)演化的模型[25]。盛昭翰等以小世界模型為基礎(chǔ)建立產(chǎn)業(yè)動態(tài)演化模型,分析由不同企業(yè)組成并有新企業(yè)持續(xù)隨機進入的產(chǎn)業(yè)的競爭動態(tài)[26]。信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)演化的研究以實證研究為主，包括網(wǎng)絡(luò)眾籌的產(chǎn)業(yè)演化角度分析及對策建議[27]，戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)與制度共同演化模型研究[28]，用時間序列模型來實證分析互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)演化過程[29]等。其他的產(chǎn)業(yè)演化研究包括礦產(chǎn)資源產(chǎn)業(yè)演化機制[30]，新能源汽車產(chǎn)業(yè)演化[31]，LED 產(chǎn)業(yè)演化研究[32]等。

5 演化分析方法和工具

5.1 演化博弈方法

從認(rèn)知角度來看，演化博弈引入了演化信息，放棄了參與人的共同知識的假設(shè)，弱化了個體理性假設(shè)。演化博弈論方法以參與人群體為研究對象，分析動態(tài)的演化過程，解釋群體為何達到以及如何達到這一狀態(tài)，演化既有選擇過程也有突變過程。國內(nèi)已開展的研究包括運用演化博弈理論研究產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新主體關(guān)系和創(chuàng)新方式[33]，基于演化動態(tài)構(gòu)建產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新的知識轉(zhuǎn)移演化博弈模型[34]，基于演化博弈理論研究產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的內(nèi)涵、構(gòu)成要素、結(jié)構(gòu)與結(jié)構(gòu)恃性、功能和運行動力,分析產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)運行的技術(shù)、組織和制度各方面的機理[35]，針對低碳技術(shù)創(chuàng)新復(fù)雜系統(tǒng)建立動態(tài)博弈下的企業(yè)和政府目標(biāo)決策模型并進行仿真應(yīng)用驗證[36]，運用動態(tài)演化博弈理論構(gòu)建政府、企業(yè)和公眾的三方博弈模型，采用Lotka-Volterra 模型求穩(wěn)態(tài)均衡解[37]等。國外的研究有應(yīng)用演化博弈方法對經(jīng)濟、管理和商業(yè)領(lǐng)域的知識生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)進行研究[38]，研究創(chuàng)新集群中企業(yè)間的知識共享和演化穩(wěn)定均衡(ESS)[39]，研究Agent的博弈和模仿策略機制所帶來的“空間互惠”導(dǎo)致的創(chuàng)新行為終結(jié)和進入新的非均衡狀態(tài)[40]。當(dāng)前的研究通常假設(shè)個體間以均勻混合的方式交互，即所有個體部相互接觸，形成完全連接網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)的形狀和特性被忽略掉了。然而，現(xiàn)實情況中個體間的接觸總是有限的，網(wǎng)絡(luò)的形狀和特性也是重要的影響因素。

5.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)(Complex Network)指具有自組織、自相似、吸引子、小世界、無標(biāo)度中部分或全部性質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究的內(nèi)容包括：網(wǎng)絡(luò)的幾何性質(zhì)，網(wǎng)絡(luò)的形成機制，網(wǎng)絡(luò)演化的統(tǒng)計規(guī)律，網(wǎng)絡(luò)上的模型性質(zhì)，以及網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，網(wǎng)絡(luò)的演化動力學(xué)機制等。例如研究小世界特性的創(chuàng)新孵化網(wǎng)絡(luò)對知識的轉(zhuǎn)移效率和配置效率的影響[41]，采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法對信息通信技術(shù)(ICT)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進行研究[42]，在無標(biāo)度與小世界網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下,結(jié)合聲譽機制、學(xué)習(xí)行為、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等因素，研究利益驅(qū)動對創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)合作行為演化的影響機理[43]，分析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中極少數(shù)大度的中樞節(jié)點對網(wǎng)絡(luò)整體運行效率的影響[44]，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法研究市場導(dǎo)向和多主體協(xié)同影響下的創(chuàng)新擴散[45]。Rycroft等指出，隨著技術(shù)日益復(fù)雜，有組織的網(wǎng)絡(luò)成為成功的創(chuàng)新的關(guān)鍵，推動創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的自組織化和技術(shù)組織的去中心化是其中的關(guān)鍵[46]。Johnsen等通過問卷調(diào)查的方式研究了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的協(xié)同創(chuàng)新管理[47]。McCullen等基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了一個多參數(shù)的創(chuàng)新擴散模型，把創(chuàng)新擴散中的行為人作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，并用變量表示行為人當(dāng)前對創(chuàng)新的采納程度，對不同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)例如ER圖和小世界網(wǎng)絡(luò)等進行了模擬仿真并進行定量分析[48]。其他的研究包括對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中基于自主學(xué)習(xí)的知識獲取動力學(xué)機制進行研究[49]，研究R&D復(fù)雜網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)在地理和協(xié)作上的關(guān)系及其效率[50]，分析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的優(yōu)化演化計算算法并探討其應(yīng)用性[51]等。針對特定產(chǎn)業(yè)的特點來設(shè)計網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點的關(guān)鍵屬性和網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值，并應(yīng)用新的算法和模型開展研究，是研究的熱點方向。

5.3 演化計算方法

近年來興起的“演化計算方法”研究是一種研究工具和方法論的巨大轉(zhuǎn)變，即從單純的以矩陣、圖論等數(shù)學(xué)建模方式為主，逐步轉(zhuǎn)向計算機建模仿真。認(rèn)知經(jīng)濟學(xué)一方面需要考慮個體決策制定過程中的不完全信息性，另一方面又要包含社會網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播與挪用。由于有限理性和不完全信息，學(xué)習(xí)在個體和群體層面都是核心的特征，Multi-Agent模型、復(fù)雜適應(yīng)性系統(tǒng)仿真以及實驗經(jīng)濟學(xué)都已發(fā)展為重要的研究工具。國內(nèi)的研究有四螺旋官產(chǎn)學(xué)合作創(chuàng)新系統(tǒng)概念模型的SWARM仿真[52]，運用Netlogo進行產(chǎn)學(xué)研合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的演化仿真[53]，基于Multi-Agent構(gòu)建產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化模[54]，用于提升創(chuàng)新效率并降低創(chuàng)新風(fēng)險的Multi-Agent協(xié)同創(chuàng)新結(jié)構(gòu)模型和仿真[55]，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角構(gòu)建的市場導(dǎo)向下的Multi-Agent協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)模型和仿真[56]。國外的研究有基于Agent模擬方法構(gòu)建的動態(tài)PLS結(jié)構(gòu)方程模型[57]，加入潛在客戶基于保留價格的市場行為的創(chuàng)新擴散Agent模型[58]，基于Agent并引入了文化異質(zhì)性的文化背景模型，采用Hofsteds的文化尺度和創(chuàng)新擴散行為進行模擬[59]，采用多Agent模擬方法(SME)對市場動態(tài)和創(chuàng)新管理進行研究[60]，采用基于代理的方法對產(chǎn)學(xué)研創(chuàng)新政策互動進行模擬仿真分析[61]，對實證Agent創(chuàng)新擴散模型進行匯總和模型校準(zhǔn)[62]。

5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)方法

人工智能(AI)是一種將人類認(rèn)知能力模型整合進入計算機算法模型中的技術(shù)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)對與經(jīng)濟學(xué)有關(guān)的人類認(rèn)知能力進行建模是近年來的熱門研究方向，包括用于優(yōu)化和調(diào)整的進化方法，用于關(guān)聯(lián)推理的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及用于規(guī)劃的隨機方法等。在研究信息產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的動力學(xué)機制，特別是創(chuàng)新的產(chǎn)生、選擇固化和傳播的動力學(xué)方面，人工智能有較好的應(yīng)用前景，通過設(shè)計算法和模型，在只具備少量人為先驗經(jīng)驗的情況下，自動從數(shù)據(jù)中抽取出合適的特征，完成原本需要通過特征工程才能得到的結(jié)果。目前國內(nèi)的研究較多采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[63-66]。國外研究則已經(jīng)拓展到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)方法的創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)研究[67]，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)KN算法對創(chuàng)新風(fēng)險進行定量分析[68]，應(yīng)用神經(jīng)模糊魯棒性模型對微觀和宏觀的創(chuàng)新潛能進行研究[69]，利用PLS-SEM人工智能網(wǎng)絡(luò)研究知識管理與技術(shù)革新以及競爭優(yōu)勢的關(guān)系[70]，使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對技術(shù)創(chuàng)新的投資選擇和風(fēng)險管控進行研究[71]等。后續(xù)的研究應(yīng)繼續(xù)深入采用新的機器學(xué)習(xí)方法，并借鑒深度學(xué)習(xí)理論進行建模，進一步提升模型的匹配度和解釋能力。

6 小結(jié)和后續(xù)研究考慮

信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)高度依賴于創(chuàng)新，產(chǎn)業(yè)動態(tài)與信息和知識的創(chuàng)造與傳播高度關(guān)聯(lián)。本文對信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新演化復(fù)雜系統(tǒng)研究框架進行分析，對認(rèn)知和知識角度的創(chuàng)新層次、產(chǎn)業(yè)演化以及演化研究工具和方法等相關(guān)研究情況進行匯總。根據(jù)目前的研究情況，結(jié)合我國信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)當(dāng)前的現(xiàn)狀，提出以下的建議：

1)用演化視角動態(tài)看待信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。信息技術(shù)是不斷迭代上升發(fā)展的，突破性技術(shù)和創(chuàng)新涌現(xiàn)對產(chǎn)業(yè)演化形成巨大的推動力。此外，與汽車產(chǎn)業(yè)、光伏產(chǎn)業(yè)以及傳統(tǒng)的化工產(chǎn)業(yè)等有具體生產(chǎn)成品或物品的產(chǎn)業(yè)不一樣，信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的很大一部分產(chǎn)品是虛擬物品，或以信息服務(wù)的方式出現(xiàn)，要與其他產(chǎn)品、流程和機制結(jié)合才能成為真正的產(chǎn)出。微信從本質(zhì)上來看，是一組程序源代碼的邏輯性組合，但是與服務(wù)業(yè)結(jié)合就形成了強大的生產(chǎn)力。信息技術(shù)本質(zhì)上就是研究信息的創(chuàng)造、編碼和傳播，信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新動力機制來自信息的流動和學(xué)習(xí)。從國家創(chuàng)新系統(tǒng)角度來看，政府的目的是通過政策信息釋放信號，推動信息技術(shù)創(chuàng)新的形成和流動，能促進知識流動和網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)的措施就是好舉措。要從國家層上保護知識產(chǎn)權(quán)，針對數(shù)字產(chǎn)權(quán)和專門考慮，促進知識流動，把文化、制度、政策等配套做到位。從區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)和產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的角度來看，重點在于如何推動和協(xié)助企業(yè)高效地創(chuàng)造和學(xué)習(xí)相關(guān)的知識，以獲得更佳的市場機會。

2)認(rèn)識到信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的復(fù)雜系統(tǒng)性。建議在國家和區(qū)域的維度上，從演化復(fù)雜系統(tǒng)視角來重構(gòu)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)，充分認(rèn)識到自組織、自組織學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)、路徑依賴和涌現(xiàn)等特點，促進自組織效率，政府介入并推動自組織網(wǎng)絡(luò)的高效率演化和發(fā)展推進網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)。發(fā)揮國家的制度優(yōu)勢，進行合理和有效的管制和激勵，促進組織化學(xué)習(xí)和加強金融管理，推動區(qū)域協(xié)同的同時也允許一定層面的自由度。通過制度保障，正視信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的集聚性，根據(jù)地方特色進行產(chǎn)業(yè)集聚疏導(dǎo)。重新定位大學(xué)和研究機構(gòu)的角色，重視基礎(chǔ)教育，提前儲備信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的人才隊伍和培養(yǎng)技術(shù)能力。同時應(yīng)當(dāng)從近年的“共享自行車”的困局中汲取經(jīng)驗，適當(dāng)干預(yù)，防止路徑依賴和低端鎖定，但也不能過于冒進。路徑依賴可能會因為成熟技術(shù)的迭代演進而節(jié)省成本，帶來效益遞增，但也可能會因為固守成規(guī)錯過創(chuàng)新機會導(dǎo)致“低端”鎖定。此外，路徑依賴和鎖定會因為沖擊性技術(shù)而解構(gòu)，導(dǎo)致新的不均衡，經(jīng)過市場博弈之后演進到下一個較為穩(wěn)定的路徑和鎖定。在信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新自組織形成的過程中，個體往往會從自身已有的核心能力和技術(shù)優(yōu)勢出發(fā)，選擇自己認(rèn)為最優(yōu)的一條技術(shù)路徑進行演進，并將演進方向鎖定在某個既定的技術(shù)領(lǐng)域。研究路徑依賴和鎖定對信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)自組織網(wǎng)絡(luò)演化的影響，對于解釋“低端鎖定”、分析信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效和進行技術(shù)演化預(yù)測具有重要意義。

3)創(chuàng)新系統(tǒng)研究應(yīng)該包含認(rèn)知領(lǐng)域的相關(guān)成果。從認(rèn)知角度來看，創(chuàng)新就是為了匯總信息，創(chuàng)造知識，并形成有效的知識學(xué)習(xí)機制。創(chuàng)新系統(tǒng)是為了有利于知識的創(chuàng)造、傳播與轉(zhuǎn)移的體系，通過產(chǎn)學(xué)研合作、國家政策、產(chǎn)業(yè)地理集聚等方式實現(xiàn)知識的集聚和傳播?？梢哉J(rèn)為，產(chǎn)業(yè)的知識動態(tài)就等同于產(chǎn)業(yè)的演化與成長。在產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新組織網(wǎng)絡(luò)中，企業(yè)間協(xié)作和競爭都需要某種共同知識(例如行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)規(guī)范等)，同時企業(yè)在創(chuàng)新過程中為了提高效率需要不斷推進其專用知識的標(biāo)準(zhǔn)化和編碼程度，這些都會激勵企業(yè)提高專用知識的通用程度。由于知識外溢和擴散，形成了強烈的外部性，促進了整個產(chǎn)業(yè)的知識增長。從這個角度上來看，產(chǎn)業(yè)演化過程就是某一種專用知識逐步通用化的過程，在此過程中，會有新的廠商進入，也會有原來的優(yōu)勢廠商因為無法跟上演化速度而退出。例如蘋果手機最初采用的扁平化UI界面設(shè)計，在整個手機產(chǎn)業(yè)中不斷通用化，最終促進了整個產(chǎn)業(yè)演化進入平板智能機時代，并引致諾基亞、西門子和摩托羅拉等廠商退出市場。

在后續(xù)的研究工作方面，利用已有的成熟模型，結(jié)合信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)的實際數(shù)據(jù)，探討有限理性條件下網(wǎng)絡(luò)化學(xué)習(xí)以及行為人相互交互模式的途徑和效果并進行定量分析，是一個值得深入的方向。其次,應(yīng)該結(jié)合認(rèn)知經(jīng)濟學(xué)的最新成果來開展研究，知識需要有合適載體才能固化留存和有效傳播，“囤積”大量信息本身是沒有價值的，這些信息只有通過反思、啟發(fā)和學(xué)習(xí)等過程被每個個體予以有效處理，才能有用。知識管理指的就是一個系統(tǒng)的、有組織的對信息處理予以規(guī)定的過程，應(yīng)用該過程可以對某些員工的隱性知識和顯性知識進行獲取、組織和交流。之后，其他員工就可以使用這些知識來提高他們的工作效率，使其更具生產(chǎn)力。

4)推動演化復(fù)雜方法的應(yīng)用研究。由于產(chǎn)業(yè)邊界的模糊化和快速擴張，應(yīng)推動將以復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法、演化計算方法和機器學(xué)習(xí)等的計算機科學(xué)應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的方法。創(chuàng)新來自于學(xué)習(xí)，依賴于信息的交互，而信息技術(shù)本質(zhì)上就是研究信息編碼和交互的一項技術(shù)，因此內(nèi)生隱含了分析和解釋自身創(chuàng)新和演進的理論和工具方法。隨著人工智能領(lǐng)域的高速發(fā)展，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型結(jié)合行為經(jīng)濟學(xué)、有限理性，通過迭代式數(shù)據(jù)輸入和學(xué)習(xí)不斷修正模型，應(yīng)用于社會技術(shù)系統(tǒng)上，是一個具有良好前景的研究領(lǐng)域。后續(xù)可以進一步深入分析和識別信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新系統(tǒng)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過網(wǎng)絡(luò)演化博弈和模擬仿真進一步分析研究。