科学研究与应用
Journal of Scientific Research and Applications
- 主办单位:未來中國國際出版集團有限公司
- ISSN:3079-7071（P）
- ISSN:3080-0757（O）
- 期刊分类:科学技术
- 出版周期:月刊
- 投稿量:4
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复杂网络演化视角下供应链技术共享路径的博弈分析与策略优化
Game Analysis and Strategy Optimization of Supply Chain Technology Sharing Paths from the Perspective of Complex Network Evolution
引言
在数字化转型加速的背景下，供应链的结构逐渐从传统线性向复杂网络系统转变。然而，网络节点间固有的技术失衡、信息不对称等问题，使得网络内部技术资源配置效率低下，制约了整个供应链的协同创新能力。技术共享作为打破协作壁垒、实现资源优化配置的重要手段，能够有效降低网络整体的研发成本、缩短创新周期，并有效提升供应链韧性。因此本文拟从复杂网络演化博弈视角对供应链网络内部技术共享展开探讨，进而揭示网络结构与企业策略选择的动态演化规律，为企业制定技术共享策略提供理论支撑和实践指导，具有重要的学术价值和现实意义。
现有研究中，Lai等通过将低碳技术共享纳入供应链融资方案，揭示了低碳技术共享对于资本受限供应链和政府的重要价值。王春红等通过复杂网络模型探讨了协同收益、额外收益、搭便车收益等因素对于建筑供应链区块链技术扩散的影响程度。Blaettchen等 从可追溯技术出发，探讨了技术采纳程度对供应链网络协同效应的影响程度，为管理者理解并实施技术扩散提供有力的理论支撑。吴海翔等通过构建多期国际供应链网络均衡模型，探讨了国际的技术扩散有助于在互利共赢的前提下进一步实现自由贸易的路径。总体来看，现有研究多孤立分析网络结构特征与企业博弈行为，且未能将复杂网络博弈的动态演化特征与技术共享深度结合，难以全面解释供应链网络内技术共享的演化规律。因此本文将基于复杂网络演化博弈理论搭建相关模型，运用MATLAB仿真分析方法探讨相关参数对共享路径的影响。
1 理论基础
1.1 技术共享
1998年，Bruce等自由软件运动领袖召开会议，将Stallman的自由软件理念转化为更具商业兼容性的技术共享概念，明确技术共享的定义与标准。供应链中的技术共享是指节点企业之间除了提供产品和产品的基础技术参数，还将产品关键技术的原理通过技术转让、合作研发、信息交流等方式，将自有技术资源向其他企业开放，实现技术资源共建共享的过程。技术共享的形式主要包含显性技术共享和隐性技术共享两种。节点企业间借助技术共享可有效实现降低创新成本、分散市场风险、提升供应链整体技术水平，但同时也面临技术溢出、核心竞争力流失等风险。
1.2复杂网络演化博弈理论
20世纪90年代，Nowak和May首次将复杂网络理论与演化博弈相结合，探究不同的博弈主体在方格网络上的竞合行为演化问题，为复杂网络演化博弈的研究奠定了思路基础。相比于传统的演化博弈，复杂网络演化博弈通过引入结构化互动，将每个博弈个体均作为网络中的节点，将个体之间的互动关系抽象为网络中的连边，且个体仅通过网络的连边与其直接相连的邻居进行互动。这使得基于复杂网络的演化博弈能够模拟种群中个体行为到群体行为演化趋势及稳定状态，较好地适应了技术扩散的群体行为研究。
2 模型搭建与假设建立
2.1 基本假设
表1 参数设置表
| 变量 | 变量解释 |
|---|---|
| R1 | 未实施技术共享策略时的基础收益 |
| Rs | 技术共享下的协同收益 |
| c | 技术共享成本 |
| W | 技术共享补贴 |
| r | 搭便车行为收益 |
| F | 拒绝技术共享的惩罚 |
2.2 博弈模型搭建
2.3 网络结构
考虑到现实供应链网络内部节点之间通过资金流、物流、信息流实现沟通联络，使得网络节点之间建立起紧密的联系，从而使得供应链网络呈现出复杂网络的特征。已有学者证明了供应链网络具备无标度网络特性。此外，因无标度网络可以解释复杂网络在自组织演化过程中表现出自增长和择优特性。这与供应链网络内部技术共享的演化过程相吻合。因此本文将采用BA无标度网络对供应链网络内部节点之间的技术共享进行仿真模拟并作出如下假设前提：
假设1：网络节点均为有限理性个体，因此在决策时可能因部分外在因素的影响而没有选择为最优策略。
假设2：网络节点仅与有连边的邻居节点进行博弈，没有连边的节点间不存在博弈关系。
假设3：网络内部所有节点均采用相同的策略更新规则。
2.4 演化规则
3 仿真分析
3.1 仿真步骤及初始参数设定
根据网络类型和演化规则设置，采用 MATLAB R2022b进行仿真，求解算法如下：
步骤1：初始化一个BA无标度网络
，作为初始网络；
步骤2：按照初始条件设定每个网络节点的策略选择，并设定相关参数值；
步骤3：进行一次博弈，同时网络节点
随机选择邻居节点并与其收益水平进行比较，依据费米规则进行策略更新；
步骤4：继续进行步骤3，直到完成预定的博弈次数。
3.2 仿真结果与分析
3.2.1 政府补贴水平对演化结果的影响
根据图1（a）可以得出，政府的补贴力度对于演化结果具有显著影响。当政府补贴力度
较低时，演化稳定状态为多数企业选择不参与技术共享策略。其原因是在初始实施技术共享策略的群体占比为20%的情况下，多数企业最初难以负担共享成本，企业缺乏共享动力。然而随着政府补贴力度的增加，网络节点参与技术共享的意愿明显增强，且随着补贴力度的增加，网络节点选择参与技术共享的速率显著提升。
3.2.2 技术共享成本对于演化结果的影响
根据图1（b）可以得出，技术共享成本大小对于演化结果具有显著影响。当网络节点间的技术共享成本较低时，网络节点间对于技术共享呈现出较高的意愿，即演化结果快速收敛于技术共享策略。然而随着技术共享成本的上升，网络节点选择实施技术共享的意愿逐渐下降，且当技术共享成本达到170时，网络节点将拒绝实施技术共享策略。
3.2.3 政府惩罚力度对于演化结果的影响
根据图1（c）可知，政府惩罚力度对于演化结果具有显著影响。当政府惩罚力度
较低时，多数网络节点将拒绝实施技术共享策略。但随着政府惩罚力度的增加，网络节点中选择实施技术共享的占比逐渐增大。其原因可能是随着政府处罚力度的增加，网络节点拒绝参与技术共享的收益水平逐步下降，并最终低于技术共享时的收益水平，因此转而选择实施技术共享策略。
3.2.4 投机收益水平对于演化结果的影响
根据图1（d）可以看出，投机收益水平对于演化结果具有显著影响。当投机收益水平较低时，多数网络节点将选择实施技术共享策略。但随着投机收益水平的上升，网络节点中拒绝参与技术共享策略的比例逐渐增大。其原因可能是随着投机收益水平的增加，网络节点拒绝参与技术共享时的收益水平逐步增长。然而随着网络节点拒绝参与技术共享的占比逐渐增加，网络节点获得投机收益的可能性逐渐下降，因此选择参与技术共享的网络节点占比随着演化进度逐渐上升。
3.2.5 演化走势分析
由图1可以看出，当网络节点中选择参与技术共享群体的初始占比为20%时，演化过程均呈现“先下降、后上升”的趋势。这一现象的可能原因在于：博弈初期，部分网络节点观察到其邻居节点通过投机行为获得了更高收益，因此内部群体逐渐将拒绝技术共享视为最优选择，导致参与共享的群体占比阶段性下降；然而，随着网络演化的推进，共享群体规模持续缩小，多数节点难以通过“搭便车”行为获取投机收益，且在政府惩罚机制的约束下，拒绝共享的收益水平逐渐降低，因此节点会逐步转向技术共享策略，使得参与共享的群体占比后续呈现回升态势。
4 总结与建议
4.1 总结
本文基于复杂网络演化博弈理论，以 BA 无标度网络为载体，通过MATLAB仿真，探究供应链网络技术共享的动态演化规律及关键参数影响，得出核心结论：第一，政府补贴、共享成本、惩罚力度、投机收益均显著影响企业策略，补贴提升可增强共享意愿，当成本过高时企业将拒绝共享，然而随着惩罚加大倒逼共享，投机收益上升短期诱发 “搭便车”但长期会因空间压缩促使企业回归共享；第二，演化呈 “先降后升” 特征，初期企业受投机收益影响拒绝共享，后期因 “搭便车” 不可行及惩罚约束转向共享；第三，复杂网络与演化博弈结合，更贴合供应链实际，弥补传统研究不足。
4.2 建议
政府需构建“激励+约束”政策体系，实施梯度补贴、弹性惩罚，搭建公共服务平台；企业应理性评估成本收益，加强节点协作，动态适配政策调整策略；供应链网络需建立风险防控体系，培育共享文化，推动协同创新，提升供应链韧性。
参考文献：
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- [7] Fan R G, Wang Y T, Chen F Z, et al. How do government policies affect the diffusion of green innovation among peer enterprises? - An evolutionary-game model in complex networks [J]. Journal of Cleaner Production,2022,364.