李曉娣, 原媛, 黃魯成,2
(1.哈爾濱工程大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150001; 2.北京工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院, 北京 100124)
在我國(guó)老齡化發(fā)展日益嚴(yán)峻的趨勢(shì)下,政府等相關(guān)部門聚焦解決我國(guó)老齡化問(wèn)題提出了政策支持和方向引導(dǎo),如2019年國(guó)務(wù)院印發(fā)的《國(guó)家積極應(yīng)對(duì)人口老齡化中長(zhǎng)期規(guī)劃》明確指出“打造高質(zhì)量的為老服務(wù)和產(chǎn)品供給體系,強(qiáng)化應(yīng)對(duì)人口老齡化的科技創(chuàng)新能力”,凸顯出依托于科技創(chuàng)新積極應(yīng)對(duì)人口老齡化發(fā)展趨勢(shì),衍生出科技創(chuàng)新深度融合于養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)[1]。因此,為有效應(yīng)對(duì)人口老齡化問(wèn)題,積極開展新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)研究具有重要意義。
當(dāng)前,我國(guó)新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)面臨諸多擾動(dòng)因素和外部壓力,如供需雙方缺乏協(xié)調(diào)互動(dòng),導(dǎo)致老齡消費(fèi)者對(duì)于新興技術(shù)和智能產(chǎn)品的接受能力和適應(yīng)情況不同,部分老齡消費(fèi)者存在對(duì)新技術(shù)產(chǎn)品排斥現(xiàn)象[2]。同時(shí),隨著數(shù)字化信息化時(shí)代的快速發(fā)展,由于新興技術(shù)的涌現(xiàn),展現(xiàn)出涉老關(guān)鍵核心技術(shù)的攻克難題和科技養(yǎng)老產(chǎn)品的研發(fā)推廣等問(wèn)題。因此,對(duì)于新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展所面對(duì)諸多不確定性和擾動(dòng)因素,增加了產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不穩(wěn)定性和脆弱性,如何通過(guò)提升新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)韌性發(fā)展以應(yīng)對(duì)急性沖擊和慢性壓力的影響,是當(dāng)前急需關(guān)注和解決的重要問(wèn)題。因此,本文基于韌性視角開展新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)研究,將韌性理論應(yīng)用于新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)程中展現(xiàn)出,韌性能夠有效率地調(diào)節(jié)并適應(yīng)多變的環(huán)境,對(duì)內(nèi)表現(xiàn)為有效地匹配資源要素應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)狀態(tài)的穩(wěn)定性和靈活性;對(duì)外表現(xiàn)為維系新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的運(yùn)行狀態(tài),實(shí)時(shí)進(jìn)行調(diào)整并具備應(yīng)變的能力,實(shí)現(xiàn)新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展。
引入“Gerontechnology”探究科學(xué)技術(shù)造福老齡社會(huì)[3],黃魯成等[4-5]提出了新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)的概念,強(qiáng)調(diào)該產(chǎn)業(yè)是以養(yǎng)老科技為基礎(chǔ),以滿足于老年消費(fèi)者或老年社會(huì)的需求為目標(biāo),從事研發(fā)和產(chǎn)品等形式的企業(yè)總和,具備科技密集型、產(chǎn)業(yè)融合性、成長(zhǎng)新興性、供給惠民性和經(jīng)濟(jì)潛能性的特征。有關(guān)新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究,突出了新興養(yǎng)老科技企業(yè)、研發(fā)人員投入強(qiáng)度以及政府推行的養(yǎng)老政策和財(cái)政補(bǔ)貼均發(fā)揮了重要作用[6-7]?;谘莼┺牡睦碚撘暯牵吹萚8]構(gòu)建了囊括政府和企業(yè)的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)進(jìn)入機(jī)制演化博弈模型,突出了政府激勵(lì)措施對(duì)企業(yè)進(jìn)入的關(guān)鍵作用。封鐵英等[9]分別基于純市場(chǎng)機(jī)制和政府干預(yù)視角下構(gòu)建了“養(yǎng)老旅居企業(yè)—智慧養(yǎng)老平臺(tái)”的模型,強(qiáng)調(diào)了市場(chǎng)自身的調(diào)節(jié)和政府的合理干預(yù)對(duì)旅居養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)鏈高效實(shí)現(xiàn)智慧化縱向整合起到了重要作用。
由于韌性理論具有可塑性和靈活性[10],促使韌性成為一個(gè)具有吸引力的研究視角,學(xué)者們將韌性應(yīng)用于物理學(xué)、生態(tài)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)等不同學(xué)科領(lǐng)域,形成了經(jīng)濟(jì)韌性和組織韌性等研究主題,凸顯了韌性的多種特性,Bruneau[11]指出韌性具備魯棒性、快速性、冗余性和應(yīng)變能力的特性;梁林[12]強(qiáng)調(diào)韌性的多樣性、進(jìn)化性、流動(dòng)性、緩沖性的特征。通過(guò)梳理韌性理論的深層次拓展和跨學(xué)科應(yīng)用,可將韌性的概念分為2類,一類強(qiáng)調(diào)韌性的能力觀,刻畫出韌性具備適應(yīng)和改變能力[13]、應(yīng)對(duì)外部壓力的抗干擾能力[14]、學(xué)習(xí)和創(chuàng)新能力[15]。另一類是強(qiáng)調(diào)韌性的過(guò)程觀,將韌性定義為面對(duì)擾動(dòng)時(shí)快捷地應(yīng)對(duì)干擾、適應(yīng)變化并呈現(xiàn)反超進(jìn)步的動(dòng)態(tài)過(guò)程[16]。基于對(duì)韌性理論應(yīng)用的認(rèn)知思維方式不同,產(chǎn)生了工程韌性、生態(tài)韌性和演化韌性,基于工程韌性,最早是將韌性理論應(yīng)用于物理學(xué)研究中,表明系統(tǒng)受到?jīng)_擊后恢復(fù)到原始均衡狀態(tài)的能力?;谏鷳B(tài)韌性,Holling[17]將韌性應(yīng)用于生態(tài)學(xué)研究框架中,探究生態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)變化保持系統(tǒng)穩(wěn)定的能力。雖然2種韌性均強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)恢復(fù)到穩(wěn)態(tài)的能力,但工程韌性強(qiáng)調(diào)單一的穩(wěn)態(tài)而生態(tài)韌性強(qiáng)調(diào)多穩(wěn)態(tài)。伴隨韌性的認(rèn)知視角從生態(tài)系統(tǒng)延伸到社會(huì)系統(tǒng),基于演化視角,不同于工程韌性和生態(tài)韌性強(qiáng)調(diào)穩(wěn)態(tài),演化韌性則強(qiáng)調(diào)動(dòng)態(tài)復(fù)雜適應(yīng)的過(guò)程,凸顯系統(tǒng)通過(guò)調(diào)動(dòng)各要素抵抗沖擊以適應(yīng)變化并實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期發(fā)展的能力,是一個(gè)不斷演化的過(guò)程[18]。因此演化韌性涵蓋了韌性概念的能力觀和過(guò)程觀,強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)在受到干擾后綜合調(diào)動(dòng)內(nèi)外部資源整合自身的結(jié)構(gòu)和狀態(tài)以適應(yīng)環(huán)境的變化,呈現(xiàn)出動(dòng)態(tài)演化的過(guò)程。
目前有關(guān)新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的研究尚處于探索階段,綜合新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和韌性理論,在面對(duì)急性沖擊和慢性壓力時(shí),由于新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)韌性提升是一個(gè)多主體參與、多要素流動(dòng)的復(fù)雜動(dòng)態(tài)過(guò)程,作為市場(chǎng)潛力大、技術(shù)需求強(qiáng)的新興產(chǎn)業(yè),產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開各參與主體的共同作用,因此本文通過(guò)構(gòu)建新興養(yǎng)老科技企業(yè)和政府的演化博弈模型,探究博弈雙方在提升新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)韌性建設(shè)進(jìn)程中參與行為的博弈動(dòng)態(tài)過(guò)程和演化效果,采用Netlogo軟件進(jìn)行多Agent建模仿真,分析相關(guān)參數(shù)變化對(duì)各參與主體策略行為的影響,進(jìn)而提出提升新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)韌性發(fā)展的對(duì)策建議。
本文根據(jù)演化博弈理論和研究問(wèn)題需要,提出以下幾點(diǎn)假設(shè):
假設(shè)1在提升新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)韌性發(fā)展的動(dòng)態(tài)過(guò)程中,假設(shè)存在新興養(yǎng)老科技企業(yè)和政府兩方參與主體,政府作為各項(xiàng)優(yōu)惠補(bǔ)貼政策的制定者和政策實(shí)施效果的監(jiān)督者,新興養(yǎng)老科技企業(yè)作為韌性參與提升的實(shí)踐者,在博弈的過(guò)程中雙方均是有限理性,參與主體通過(guò)在博弈過(guò)程中不斷調(diào)整和學(xué)習(xí),最終的策略選擇趨于最優(yōu)狀態(tài)。
假設(shè)2政府主要為新興養(yǎng)老科技企業(yè)提供優(yōu)惠政策、資金支持和監(jiān)督管理,因此政府的博弈策略集合為(監(jiān)管,不監(jiān)管)。新興養(yǎng)老科技企業(yè)既可以結(jié)合內(nèi)外部環(huán)境變化和自身的需求選擇參與或者不參與,因此新興養(yǎng)老科技企業(yè)的博弈策略集合為(參與,不參與)。假設(shè)新興養(yǎng)老科技企業(yè)選擇參與提升產(chǎn)業(yè)韌性的概率為x,則選擇不參與的概率為1-x;政府選擇監(jiān)管的概率為y,則選擇不監(jiān)管的概率為1-y,其中x,y∈[0,1]。
假設(shè)3新興養(yǎng)老科技企業(yè)在參與產(chǎn)業(yè)韌性發(fā)展前的固有收益記為R1,在政府驅(qū)動(dòng)監(jiān)管下若新興養(yǎng)老科技企業(yè)選擇積極參與到提升產(chǎn)業(yè)韌性進(jìn)程中,則新興養(yǎng)老科技企業(yè)所取得的額外收益記為W1。若新興養(yǎng)老科技企業(yè)選擇參與策略,而政府選擇不監(jiān)管,這時(shí)新興養(yǎng)老科技企業(yè)所獲得的投機(jī)收益記為K1(0 假設(shè)4新興養(yǎng)老科技企業(yè)為了提升新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)韌性發(fā)展,將新興養(yǎng)老科技企業(yè)的投入成本記為C1。當(dāng)在政府的監(jiān)管作用下,能夠提供相應(yīng)的資金激勵(lì)和監(jiān)督管理,資金激勵(lì)包括促進(jìn)新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)的相關(guān)激勵(lì)政策和稅收優(yōu)惠的資金支持,設(shè)政府的資金激勵(lì)成本為M和監(jiān)督管理成本為S。 假設(shè)5在政府參與驅(qū)動(dòng)監(jiān)管作用下,若新興養(yǎng)老科技企業(yè)選擇參與到提升新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)韌性建設(shè)進(jìn)程中,則新興養(yǎng)老科技企業(yè)投入成本將降低,新興養(yǎng)老科技企業(yè)的成本降低系數(shù)為a(0 根據(jù)上述假設(shè),構(gòu)建新興養(yǎng)老科技企業(yè)和政府雙方的博弈支付矩陣(見表1)。 表1 新興養(yǎng)老科技企業(yè)和政府的博弈支付矩陣Table 1 Game payment matrix between emerging gerontechnology enterprise and the government Ue1=y(R1-aC1+W1+M)+ (1-y)(R1-C1+K1) (1) Ue2=yR1+(1-y)R1 (2) (3) 由式(1)~(3)可得新興養(yǎng)老科技企業(yè)的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為: x(1-x)[y(W1+M+(1-a)C1-K1)+K1-C1] (4) Ug1=x(R2+W2-M-S)+ (1-x)(R2+K2-M-S) (5) Ug2=xR2+(1-x)R2 (6) (7) 由式(5)~(7)可得政府的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程為: y(1-y)[x(W2-K2)+K2-M-S] (8) 進(jìn)一步地將新興養(yǎng)老科技企業(yè)、政府的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程進(jìn)行聯(lián)立,得到了博弈雙方的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程系統(tǒng)為: (9) 令F(X)=0,F(Y)=0,即x=0,x=1;y=0,y=1,可得到演化博弈系統(tǒng)中的局部均衡點(diǎn):E1(0,0)、E2(0,1)、E3(1,0)、E4(1,1)、E5(x*,y*)。其中x*=(M+S-K2)/(W2-K2),y*=(C1-K1)/(W1+M+(1-a)C1-K1)。 根據(jù)Friedman提出的方法[19],博弈雙方演化的局部均衡點(diǎn)穩(wěn)定性可根據(jù)雅克比矩陣的穩(wěn)定性進(jìn)行判定。若某均衡點(diǎn)使得det(J)>0且tr(J)<0,則表明該均衡點(diǎn)具有漸進(jìn)穩(wěn)定性的特點(diǎn)。其中演化博弈系統(tǒng)的雅克比矩陣J為: 根據(jù)雅克比矩陣可以得出det(J)和tr(J): det(J)=(1-2x)[y(W1+M+(1-a)C1-K1)+ K1-C1]·(1-2y)[x(W2-K2)+K2-M-S]- x(1-x)[W1+M+(1-a)C1-K1]· y(1-y)(W2-K2) (10) tr(J)=(1-2x)[y(W1+M+(1-a)C1-K1)+ K1-C1]+(1-2y)[x(W2-K2)+ K2-M-S] (11) 根據(jù)式(10)和(11)計(jì)算出各均衡點(diǎn)的行列式和跡的表達(dá)式(見表2)。 表2 各均衡點(diǎn)的行列式和跡的表達(dá)式Table 2 The expression of the det(J) and tr(J) of each equilibrium point 假設(shè)W1-C1>0、W2-M-S>0表明新興養(yǎng)老科技企業(yè)和政府參與提升新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)韌性的博弈演化過(guò)程中的凈收益大于不參與時(shí)的收益。本文分兩種情況對(duì)演化博弈穩(wěn)定策略進(jìn)行分析。 情況1當(dāng)K1>C1,K2>M+S時(shí),即當(dāng)新興養(yǎng)老科技企業(yè)在政府未監(jiān)管下獨(dú)自參與的投機(jī)收益大于投入成本,政府在新興養(yǎng)老科技企業(yè)未參與下進(jìn)行監(jiān)管所獲得的投機(jī)收益大于投入的資金激勵(lì)成本和監(jiān)督管理成本時(shí),滿足0 表3 各均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性分析Table 3 Stability analysis of equilibrium points 情況2當(dāng)K1 為了清晰地呈現(xiàn)出新興養(yǎng)老科技企業(yè)和政府在提升新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)韌性發(fā)展的演化博弈過(guò)程,本文基于Netlogo軟件對(duì)博弈雙方的策略選擇進(jìn)行多Agent建模仿真分析,構(gòu)建了包含Agent和博弈環(huán)境的仿真模型,每個(gè)Agent能夠根據(jù)行為規(guī)則進(jìn)行判斷選擇,因此在反復(fù)博弈過(guò)程中通過(guò)不斷地學(xué)習(xí)模仿,調(diào)整博弈策略,最終使得系統(tǒng)達(dá)到演化穩(wěn)定狀態(tài)[20]。 本文構(gòu)建的仿真模型包括2類Agent,AgentE和AgentG分別表示博弈方E和博弈方G。博弈方E的行為策略集合為SE={S1,S2},博弈方G的行為策略集合為SG={S3,S4}。在初始時(shí)刻,根據(jù)設(shè)定的概率,每個(gè)Agent選擇對(duì)應(yīng)的策略,在仿真時(shí)間內(nèi),按照Agent的行為規(guī)則,每個(gè)Agent與隨機(jī)遇到的Agent進(jìn)行博弈,在此次博弈收益的基礎(chǔ)上,通過(guò)不斷的學(xué)習(xí)模仿修正自己的策略,判斷出下一時(shí)刻的策略選擇。 假設(shè)在t時(shí)刻,博弈方E選擇策略S1的概率為xt,選擇策略S2的概率為1-xt;博弈方G選擇策略S3的概率為yt,選擇策略S4的概率為1-yt,xt,yt∈[0,1]。博弈方E和博弈方G采取策略的期望收益分別為: (12) 在式(12)中,若AgentE中的Agenti在t時(shí)刻的策略選擇為Si(t)=S1,當(dāng)UeS1(t) 本文采用Netlogo軟件進(jìn)行多Agent建模仿真分析,假定博弈雙方各有100個(gè)分布的個(gè)體,各參數(shù)的設(shè)定在滿足W1-C1>0、W2-M-S>0的情況下,當(dāng)K1>C1,K2>M+S(情況1):假設(shè)R1=5,C1=8,W1=13,K1=9,a=0.5,R2=6,W2=15,K2=11,M=6,S=4,仿真結(jié)果如圖1所示。當(dāng)K1 圖1 情況1的仿真結(jié)果Fig.1 Simulation results for case 1 圖2 情況2的仿真結(jié)果Fig.2 Simulation results for case 2 圖1和圖2的結(jié)果表明,新興養(yǎng)老科技企業(yè)選擇“參與”策略,政府選擇“監(jiān)管”策略,系統(tǒng)趨向于均衡點(diǎn)(1,1),情況1和情況2分析結(jié)果一致,因此本文主要以情況2的參數(shù)設(shè)定繼續(xù)展開研究。 1)初始意愿變化對(duì)主體演化行為的影響。 在其他參數(shù)不變的情況下,當(dāng)新興養(yǎng)老科技企業(yè)的初始意愿x高于政府的初始意愿y時(shí),即x=0.7,y=0.3。由圖3可知,新興養(yǎng)老科技企業(yè)收斂于“參與”策略,政府收斂于“監(jiān)管”策略,系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略為(1,1)。但由于新興養(yǎng)老科技企業(yè)的初始意愿較明顯,因此x收斂于1的速度要快于y收斂于1的速度,同時(shí)博弈雙方的參與意愿相互影響,最終使得雙方收斂于演化穩(wěn)定策略。 圖3 x=0.7,y=0.3演化博弈的仿真結(jié)果Fig.3 Simulation results of x=0.7, y=0.3 evolutionary game 當(dāng)政府的初始意愿y高于新興養(yǎng)老科技企業(yè)的初始意愿x時(shí),即x=0.3,y=0.7。由圖4可知,政府收斂于“監(jiān)管”策略,新興養(yǎng)老科技企業(yè)收斂于“參與”策略,系統(tǒng)的演化穩(wěn)定策略為(1,1)。但由于政府的初始意愿較明顯,因此y收斂于1的速度要快于x收斂于1的速度,同時(shí)雙方的參與意愿相互影響,最終使得雙方收斂于演化穩(wěn)定策略。 圖4 x=0.3,y=0.7演化博弈的仿真結(jié)果Fig.4 Simulation results of x=0.3,y=0.7 evolutionary game 2)成本降低系數(shù)變化對(duì)主體演化行為的影響。 在其他參數(shù)不變的情況下,假設(shè)在政府監(jiān)管下,新興養(yǎng)老科技企業(yè)的成本降低系數(shù)分高、低2個(gè)等級(jí),取值分別為0.2和0.8,令博弈雙方的初始意愿均為0.5。由圖5可知,新興養(yǎng)老科技企業(yè)趨向于采取“參與”策略,政府趨向于采取“監(jiān)管”策略,演化穩(wěn)定策略收斂于(1,1)。隨著成本降低系數(shù)的增加,博弈雙方收斂于演化穩(wěn)定策略的時(shí)間逐漸加快。因此圖5表明新興養(yǎng)老科技企業(yè)的成本降低系數(shù)越大,在政府監(jiān)管下實(shí)施積極的資金激勵(lì)和監(jiān)督管理舉措,能夠?yàn)樾屡d養(yǎng)老科技企業(yè)參與發(fā)展提供資金財(cái)政支持和政策監(jiān)督保障,促使新興養(yǎng)老科技企業(yè)和政府在提升產(chǎn)業(yè)韌性建設(shè)的過(guò)程中達(dá)到演化穩(wěn)定策略的時(shí)間逐漸加快,確保雙方積極投入到新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)韌性建設(shè)。 圖5 成本降低系數(shù)變化的仿真結(jié)果Fig.5 Simulation results of cost reduction coefficient variation 3)政府的資金激勵(lì)成本變化對(duì)主體演化行為的影響。 在其他參數(shù)不變的情況下,令博弈雙方的初始意愿均為0.5,分別取M=7,M=9。由圖6可知,雙方的演化穩(wěn)定策略為企業(yè)參與和政府監(jiān)管。隨著政府的資金激勵(lì)成本增加,新興養(yǎng)老科技企業(yè)和政府收斂于穩(wěn)定策略的時(shí)間逐漸加快。當(dāng)政府的資金激勵(lì)成本取值為7時(shí),新興養(yǎng)老科技企業(yè)和政府的策略選擇呈現(xiàn)不斷上升的趨勢(shì),最終收斂于(參與,監(jiān)管)。但當(dāng)政府的資金激勵(lì)成本取值為9時(shí),政府收斂到“監(jiān)管”策略的趨勢(shì)呈現(xiàn)先下降后上升的變化,原因在于由于政府的資金激勵(lì)成本增加,政府在參與到新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)韌性建設(shè)中承擔(dān)的投入成本風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)增加,因此在初期選擇“監(jiān)管”策略時(shí)會(huì)搖擺不定,呈現(xiàn)下降的趨勢(shì),但由于博弈雙方的參與意愿相互影響,隨著新興養(yǎng)老科技企業(yè)選擇“參與”策略趨勢(shì)的增加,政府選擇“監(jiān)管”策略呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢(shì),最終使得博弈雙方的演化穩(wěn)定策略收斂于(1,1)。 圖6 資金激勵(lì)成本變化的仿真結(jié)果Fig.6 Simulation results of capital incentive cost change 為了探究政府選擇“監(jiān)管”策略演化趨勢(shì)波動(dòng)變化的情況,本文采取提高新興養(yǎng)老科技企業(yè)的初始參與策略比例的舉措,即確保當(dāng)政府的資金激勵(lì)成本增加時(shí),新興養(yǎng)老科技企業(yè)選擇“參與”策略的初始意愿較明顯,政府所承擔(dān)的投入成本風(fēng)險(xiǎn)減少,在初期政府的策略選擇時(shí)更趨向于選擇“監(jiān)管”策略。令新興養(yǎng)老科技企業(yè)的初始參與策略的比例為0.7,而政府的初始監(jiān)管策略的比例仍為0.5,探究當(dāng)政府的資金激勵(lì)成本取值為9時(shí)博弈雙方的策略選擇行為的演化博弈結(jié)果。仿真結(jié)果如圖7所示,新興養(yǎng)老科技企業(yè)選擇“參與”策略和政府選擇“監(jiān)管”策略呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢(shì),演化穩(wěn)定策略收斂于(1,1),表明當(dāng)政府的資金激勵(lì)成本增加時(shí),因政府已知新興養(yǎng)老科技企業(yè)參與意愿明顯,因此政府所承受的資金投入壓力降低,政府最終趨向于選擇“監(jiān)管”策略,致使博弈雙方最終趨向于演化穩(wěn)定策略。 圖7 M=9,x=0.7,y=0.5的仿真結(jié)果Fig.7 Simulation results of M=9,x=0.7,y=0.5 1)博弈雙方的行為選擇存在演化穩(wěn)定均衡策略,新興養(yǎng)老科技企業(yè)選擇“參與”策略,政府選擇“監(jiān)管”策略,且博弈雙方的參與意愿相互影響。 2)在政府選擇“監(jiān)管”策略行為下,政府采取的資金補(bǔ)貼和監(jiān)督管理為推動(dòng)新興養(yǎng)老科技企業(yè)積極參與到產(chǎn)業(yè)韌性建設(shè)中起到了正向作用,減少了新興養(yǎng)老科技企業(yè)的投入成本,調(diào)動(dòng)了新興養(yǎng)老科技企業(yè)參與產(chǎn)業(yè)韌性提升的積極性。 3)政府的資金激勵(lì)成本變化與新興養(yǎng)老科技企業(yè)選擇參與意愿呈現(xiàn)正相關(guān),但政府應(yīng)合理把控資金激勵(lì)的額度。當(dāng)政府所支出的資金激勵(lì)成本超過(guò)了初始預(yù)期,致使投入風(fēng)險(xiǎn)增加和負(fù)擔(dān)加重,進(jìn)而阻礙了博弈雙方投入到產(chǎn)業(yè)韌性建設(shè)的進(jìn)程。 基于上述仿真結(jié)果,本文提出以下對(duì)策建議: 1)制定新興養(yǎng)老科技企業(yè)和政府的互動(dòng)機(jī)制。通過(guò)多Agent仿真分析,新興養(yǎng)老科技企業(yè)趨向于參與,政府趨向于監(jiān)管,且博弈雙方的策略行為相互影響,因此作為提升產(chǎn)業(yè)韌性發(fā)展的政策制定者和具體實(shí)踐者,構(gòu)建高效地信息資源傳遞體系和建立相互協(xié)作的信任機(jī)制,共同致力于提高新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)應(yīng)對(duì)急性沖擊和慢性壓力的韌性能力。 2)調(diào)動(dòng)新興養(yǎng)老科技企業(yè)參與產(chǎn)業(yè)韌性提升的活躍度。在政府監(jiān)管下,企業(yè)投入到產(chǎn)業(yè)韌性發(fā)展中的成本壓力減少,且政府為企業(yè)發(fā)展提供了財(cái)政支持和稅收補(bǔ)貼等保障舉措,因此企業(yè)應(yīng)充分把握機(jī)會(huì)調(diào)動(dòng)資源優(yōu)勢(shì),搭建新興養(yǎng)老科技創(chuàng)新平臺(tái),攻克關(guān)鍵核心技術(shù)難題,研發(fā)和提供適用于老年人需求的產(chǎn)品和服務(wù),實(shí)現(xiàn)新興養(yǎng)老科技企業(yè)科技創(chuàng)新能力的躍升,保障新興養(yǎng)老科技企業(yè)在參與到產(chǎn)業(yè)韌性建設(shè)中最大限度地發(fā)揮作用。 3)加強(qiáng)政府在提升新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)韌性的引導(dǎo)作用。政府需要完善和強(qiáng)化服務(wù)于新興養(yǎng)老科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策支撐體系,一方面加強(qiáng)助力于企業(yè)投入到產(chǎn)業(yè)韌性建設(shè)中的資金激勵(lì)舉措,調(diào)動(dòng)企業(yè)參與意愿的積極性,但政府應(yīng)合理把控好資金激勵(lì)成本投入,避免因成本支出負(fù)擔(dān)過(guò)大而導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)增加;另一方面高度重視各項(xiàng)政策的實(shí)施效果和監(jiān)管措施,最大程度上發(fā)揮政府政策效應(yīng)的調(diào)動(dòng)作用。1.2 模型構(gòu)建
2 博弈模型的求解
2.1 演化過(guò)程的均衡點(diǎn)
2.2 均衡點(diǎn)穩(wěn)定性分析
3 仿真分析
3.1 仿真模型的構(gòu)建
3.2 仿真結(jié)果分析
4 結(jié)論