新兴养老科技产业韧性发展的演化博弈研究_李晓娣.pdf
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1、第 44 卷第 2 期2023 年 2 月哈 尔 滨 工 程 大 学 学 报Journal of Harbin Engineering UniversityVol.44.2Feb.2023新兴养老科技产业韧性发展的演化博弈研究李晓娣1,原媛1,黄鲁成1,2(1.哈尔滨工程大学 经济管理学院,黑龙江 哈尔滨 150001;2.北京工业大学 经济与管理学院,北京 100124)摘 要:面对急性冲击和慢性压力对新兴养老科技产业发展的影响,提升新兴养老科技产业韧性成为关键突破口,而产业韧性提升是一个多主体参与、多要素流动的动态复杂过程,本文基于有限理性假设,构建了新兴养老科技企业和政府在提升新兴养老科
2、技产业韧性发展的演化博弈模型,揭示博弈双方参与行为的演化博弈关系和稳定策略。采用 Netlogo 软件进行多 Agent 建模仿真,仿真结果表明:政府采取的资金激励补贴和监督管理为推动新兴养老科技企业积极参与到产业韧性建设中起到了正向作用,有效地较少了新兴养老科技企业的投入成本;政府的资金激励成本增长促进了新兴养老科技企业参与意愿的增长,但政府应合理把控好资金激励成本的额度以应对成本投入负担风险。关键词:新兴养老科技产业;韧性;演化博弈;Netlogo 软件;多 Agent 建模仿真;稳定策略;资金激励;监督管理DOI:10.11990/jheu.202203003网络出版地址:https:/
3、 文献标志码:A 文章编号:1006-7043(2023)02-0300-08Evolutionary game research on the resilience development of the emerging gerontechnology industry LI Xiaodi1,YUAN Yuan1,HUANG Lucheng1,2(1.School of Economics and Management,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China;2.School of Economics and Man-agement
4、,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China)Abstract:Against the impact of acute shock and chronic stress on the development of the emerging gerontechnology industry,improving the resilience of this industry has become a key breakthrough and a dynamic and complex process with multi-subjec
5、t participation and multi-factor flow.On the basis of the bounded rationality hypothesis,we built an evolutionary game model between the government and the enterprises of the gerontechnology industry to improve the resilience construction of this industry and revealed the evolutionary game relations
6、hip and stability strategy of the participating behaviors of both parties in the game.The software Netlogo was used for multi-Agent modeling and simulation.The simulation results show that the capital incentive subsidy and supervision and man-agement adopted by the government play a positive role in
7、 promoting emerging gerontechnology enterprises to active-ly participate in constructing industrial resilience,effectively reducing the investment cost of these enterprises.The growth of the governments capital incentive cost promotes the growth of the willingness to participate in emerging gerontec
8、hnology enterprises.However,the government should reasonably control the amount of capital incentive cost to cope with the risk of cost input burden.Keywords:emerging gerontechnology industry;resilience;evolutionary game;Netlogo softwave;multi-Agent mod-eling and simulation;stabilization strategy;fu
9、nd incentive;supervision 收稿日期:2022-03-01.网络出版日期:2022-11-01.基金项目:黑龙江省自然科学基金项目(LH2021G006);国家社会科学基金重大项目(17ZDA119);中央高校基本科研业务费重大培育项目(3072022WK0907).作者简介:李晓娣,女,教授,博士生导师;原媛,女,博士研究生.通信作者:原媛,E-mail:17yuanyuan .在我国老龄化发展日益严峻的趋势下,政府等相关部门聚焦解决我国老龄化问题提出了政策支持和方向引导,如 2019 年国务院印发的国家积极应对人口老龄化中长期规划明确指出“打造高质量的为老服务和产品供
10、给体系,强化应对人口老龄化的科技创新能力”,凸显出依托于科技创新积极应对人口老龄化发展趋势,衍生出科技创新深度融合于养老产业发展的新兴养老科技产业新业态1。第 2 期李晓娣,等:新兴养老科技产业韧性发展的演化博弈研究因此,为有效应对人口老龄化问题,积极开展新兴养老科技产业研究具有重要意义。当前,我国新兴养老科技产业面临诸多扰动因素和外部压力,如供需双方缺乏协调互动,导致老龄消费者对于新兴技术和智能产品的接受能力和适应情况不同,部分老龄消费者存在对新技术产品排斥现象2。同时,随着数字化信息化时代的快速发展,由于新兴技术的涌现,展现出涉老关键核心技术的攻克难题和科技养老产品的研发推广等问题。因此,
11、对于新兴养老科技产业发展所面对诸多不确定性和扰动因素,增加了产业发展的不稳定性和脆弱性,如何通过提升新兴养老科技产业韧性发展以应对急性冲击和慢性压力的影响,是当前急需关注和解决的重要问题。因此,本文基于韧性视角开展新兴养老科技产业研究,将韧性理论应用于新兴养老科技产业发展进程中展现出,韧性能够有效率地调节并适应多变的环境,对内表现为有效地匹配资源要素应对风险,实现新兴养老科技产业状态的稳定性和灵活性;对外表现为维系新兴养老科技产业结构的运行状态,实时进行调整并具备应变的能力,实现新兴养老科技产业健康可持续发展。引入“Gerontechnology”探究科学技术造福老龄社会3,黄鲁成等4-5提出
12、了新兴养老科技产业的概念,强调该产业是以养老科技为基础,以满足于老年消费者或老年社会的需求为目标,从事研发和产品等形式的企业总和,具备科技密集型、产业融合性、成长新兴性、供给惠民性和经济潜能性的特征。有关新兴养老科技产业发展的研究,突出了新兴养老科技企业、研发人员投入强度以及政府推行的养老政策和财政补贴均发挥了重要作用6-7。基于演化博弈的理论视角,郭敬等8构建了囊括政府和企业的养老产业进入机制演化博弈模型,突出了政府激励措施对企业进入的关键作用。封铁英等9分别基于纯市场机制和政府干预视角下构建了“养老旅居企业智慧养老平台”的模型,强调了市场自身的调节和政府的合理干预对旅居养老产业链高效实现智
13、慧化纵向整合起到了重要作用。由于韧性理论具有可塑性和灵活性10,促使韧性成为一个具有吸引力的研究视角,学者们将韧性应用于物理学、生态学、经济学、社会学等不同学科领域,形成了经济韧性和组织韧性等研究主题,凸显了韧性的多种特性,Bruneau11指出韧性具备鲁棒性、快速性、冗余性和应变能力的特性;梁林12强调韧性的多样性、进化性、流动性、缓冲性的特征。通过梳理韧性理论的深层次拓展和跨学科应用,可将韧性的概念分为 2 类,一类强调韧性的能力观,刻画出韧性具备适应和改变能力13、应对外部压力的抗干扰能力14、学习和创新能力15。另一类是强调韧性的过程观,将韧性定义为面对扰动时快捷地应对干扰、适应变化并
14、呈现反超进步的动态过程16。基于对韧性理论应用的认知思维方式不同,产生了工程韧性、生态韧性和演化韧性,基于工程韧性,最早是将韧性理论应用于物理学研究中,表明系统受到冲击后恢复到原始均衡状态的能力。基于生态韧性,Holling17将韧性应用于生态学研究框架中,探究生态系统适应变化保持系统稳定的能力。虽然 2种韧性均强调系统恢复到稳态的能力,但工程韧性强调单一的稳态而生态韧性强调多稳态。伴随韧性的认知视角从生态系统延伸到社会系统,基于演化视角,不同于工程韧性和生态韧性强调稳态,演化韧性则强调动态复杂适应的过程,凸显系统通过调动各要素抵抗冲击以适应变化并实现长期发展的能力,是一个不断演化的过程18。
15、因此演化韧性涵盖了韧性概念的能力观和过程观,强调系统在受到干扰后综合调动内外部资源整合自身的结构和状态以适应环境的变化,呈现出动态演化的过程。目前有关新兴养老科技产业发展的研究尚处于探索阶段,综合新兴养老科技产业的发展现状和韧性理论,在面对急性冲击和慢性压力时,由于新兴养老科技产业韧性提升是一个多主体参与、多要素流动的复杂动态过程,作为市场潜力大、技术需求强的新兴产业,产业的发展离不开各参与主体的共同作用,因此本文通过构建新兴养老科技企业和政府的演化博弈模型,探究博弈双方在提升新兴养老科技产业韧性建设进程中参与行为的博弈动态过程和演化效果,采用 Netlogo 软件进行多 Agent 建模仿真
16、,分析相关参数变化对各参与主体策略行为的影响,进而提出提升新兴养老科技产业韧性发展的对策建议。1 模型假设与构建1.1 模型假设 本文根据演化博弈理论和研究问题需要,提出以下几点假设:假设 1 在提升新兴养老科技产业韧性发展的动态过程中,假设存在新兴养老科技企业和政府两方参与主体,政府作为各项优惠补贴政策的制定者和政策实施效果的监督者,新兴养老科技企业作为韧性参与提升的实践者,在博弈的过程中双方均是有限理性,参与主体通过在博弈过程中不断调整和学习,最终的策略选择趋于最优状态。假设 2 政府主要为新兴养老科技企业提供优惠政策、资金支持和监督管理,因此政府的博弈策略集合为(监管,不监管)。新兴养老
17、科技企业既可以结合内外部环境变化和自身的需求选择参与或者不103哈 尔 滨 工 程 大 学 学 报第 44 卷参与,因此新兴养老科技企业的博弈策略集合为(参与,不参与)。假设新兴养老科技企业选择参与提升产业韧性的概率为 x,则选择不参与的概率为1-x;政府选择监管的概率为 y,则选择不监管的概率为 1-y,其中 x,y 0,1。假设 3 新兴养老科技企业在参与产业韧性发展前的固有收益记为 R1,在政府驱动监管下若新兴养老科技企业选择积极参与到提升产业韧性进程中,则新兴养老科技企业所取得的额外收益记为W1。若新兴养老科技企业选择参与策略,而政府选择不监管,这时新兴养老科技企业所获得的投机收益记为
18、 K1(0 K1 W1)。政府在参与监管产业韧性发展前的固有收益记为 R2,若在政府驱动下新兴养老科技企业积极参与到提升产业韧性进程中,则政府所获得的额外收益记为 W1。若政府选择监管策略时而新兴养老科技企业选择不参与,则政府所获得的投机收益记为 K2(0 K2 W2)。假设 4 新兴养老科技企业为了提升新兴养老科技产业韧性发展,将新兴养老科技企业的投入成本记为 C1。当在政府的监管作用下,能够提供相应的资金激励和监督管理,资金激励包括促进新兴养老科技产业的相关激励政策和税收优惠的资金支持,设政府的资金激励成本为 M 和监督管理成本为 S。假设 5 在政府参与驱动监管作用下,若新兴养老科技企业
19、选择参与到提升新兴养老科技产业韧性建设进程中,则新兴养老科技企业投入成本将降低,新兴养老科技企业的成本降低系数为 a(0 a 1),则新兴养老科技企业投入成本变化为 aC1,其中 0 aC1 0 且 tr(J)0、W2-M-S 0 表明新兴养老科技企业和政府参与提升新兴养老科技产业韧性的博弈演化过程中的净收益大于不参与时的收益。本文分两种情况对演化博弈稳定策略进行分析。情况1 当 K1 C1,K2 M+S 时,即当新兴养老科技企业在政府未监管下独自参与的投机收益大于投入成本,政府在新兴养老科技企业未参与下进行监管所获得的投机收益大于投入的资金激励成本和监督管理成本时,满足 0 C1 K1 W1
20、和 0 M+S K2 W2的条件。通过表 3 可知,E4(1,1)为演化博弈均衡点,对应的新兴养老科技企业和政府双方演化博弈的策略组合为(参与、监管)。情况2 当 K1 C1,K2 M+S 时,即当新兴养老科技企业在政府未驱动下独自参与的投机收益小于投入成本,政府在新兴养老科技企业未参与下进行监督管理所获得的投机收益小于投入的资金激励成本和监督管理成本时,满足 0 K1 C1 W1和0 K2 M+S W2的条件。通过表 3 可知,新兴养老科技企业和政府双方的博弈结果收敛于 E1(0,0)和 E4(1,1)。表 3 各均衡点的稳定性分析Table 3 Stability analysis of
21、equilibrium points均衡点情况 1情况 2det(J)符号tr(J)符号稳定性det(J)符号tr(J)符号稳定性E1(0,0)+不稳定+-ESSE2(0,1)-+/-鞍点+不稳定E3(1,0)-+/-鞍点+不稳定E4(1,1)+-ESS+-ESSE5(x,y)-0鞍点-0鞍点3 仿真分析3.1 仿真模型的构建 为了清晰地呈现出新兴养老科技企业和政府在提升新兴养老科技产业韧性发展的演化博弈过程,本文基于 Netlogo 软件对博弈双方的策略选择进行多 Agent 建模仿真分析,构建了包含 Agent 和博弈环境的仿真模型,每个 Agent 能够根据行为规则进行判断选择,因此在反
22、复博弈过程中通过不断地学习模仿,调整博弈策略,最终使得系统达到演化稳定状态20。本文构建的仿真模型包括 2 类 Agent,AgentE和AgentG分别表示博弈方 E 和博弈方 G。博弈方 E的行为策略集合为 SE=S1,S2,博弈方 G 的行为策略集合为 SG=S3,S4。在初始时刻,根据设定的概率,每个 Agent 选择对应的策略,在仿真时间内,按照 Agent 的行为规则,每个 Agent 与随机遇到的 Agent 进行博弈,在此次博弈收益的基础上,通过不断的学习模仿修正自己的策略,判断出下一时刻的策略选择。假设在 t 时刻,博弈方 E 选择策略 S1的概率为xt,选择策略 S2的概率
23、为 1-xt;博弈方 G 选择策略S3的概率为 yt,选择策略 S4的概率为 1-yt,xt,yt0,1。博弈方 E 和博弈方 G 采取策略的期望收益分别为:UeS1(t)=yte11+(1-yt)e12UeS2(t)=yte21+(1-yt)e22UgS3(t)=xtg11+(1-xt)g21UgS4(t)=xtg12+(1-xt)g22|(12)在式(12)中,若 AgentE中的 Agenti在 t 时刻的303哈 尔 滨 工 程 大 学 学 报第 44 卷策略选择为 Si(t)=S1,当 UeS1(t)UeS2(t)时,则 Agenti在 t+1 时刻的策略选择为 Si(t+1)=S1
24、。若 AgentG中的 Agentj在 t时刻的策略选择为 Sj(t)=S3,当 UgS3(t)UgS4(t)时,则 Agentj在 t+1时刻的策略选择为 Sj(t+1)=S3。3.2 仿真结果分析 本文采用 Netlogo 软件进行多 Agent 建模仿真分析,假定博弈双方各有 100 个分布的个体,各参数的设定在满足 W1-C1 0、W2-M-S 0 的情况下,当 K1 C1,K2 M+S(情况 1):假设 R1=5,C1=8,W1=13,K1=9,a=0.5,R2=6,W2=15,K2=11,M=6,S=4,仿真结果如图 1 所示。当K1 C1,K2 M+S(情况 2):假设 R1=5
25、,C1=8,W1=13,K1=7,a=0.5,R2=6,W2=15,K2=9,M=6,S=4,仿真结果如图 2 所示。图 1 情况 1 的仿真结果Fig.1 Simulation results for case 1图 1 和图 2 的结果表明,新兴养老科技企业选择“参与”策略,政府选择“监管”策略,系统趋向于均衡点(1,1),情况 1 和情况 2 分析结果一致,因此本文主要以情况 2 的参数设定继续展开研究。图 2 情况 2 的仿真结果Fig.2 Simulation results for case 21)初始意愿变化对主体演化行为的影响。在其他参数不变的情况下,当新兴养老科技企业的初始意
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