多元互补型技术创新扩散仿真探究

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多元互补型技术创新扩散仿真探究摘要：多元互补型技术创新扩散是指在具有互补关系的多项技术创新之间的扩散。首先对扩散系统的基本假设进行界定，然后建立并分析多元互补型技术创新扩散的动态演化模型。通过Netlogo仿真工具对互补型技术创新扩散进行仿真研究，剖析各因素对多元互补型技术创新扩散过程的影响，并验证该模型在实践中的可行性和有效性。同时，结合仿真实验的结果，针对多元互补型技术创新扩散提出相应的建议。关键词：技术创新扩散；演化模型；仿真实验中图分类号：F20文献标志码：A文章编号：1673-291X(2013)31-0225-05一、互补性技术创新扩散的动力学模型构建(一)互补型技术创新扩散系统的定义多元互补型技术创新扩散是指在具有互补关系的多项技术创新之间的扩散。假定在市场中有n项技术创新扩散，且具有相互促进作用，即这n项技术创新之间具有互补型关系。它们的无量纲变量分别是：且有。这n项技术创新之间的互补作用强度为且，表示技术创新Tj对自身的互补作用强度为1;表示技术创新Ti对Tj没有互补作用，Bij具体数值用矩阵B表示，贝＞］：矩阵B反映了多元技术创新扩散系统内的各项技术创新 之间的相互作用，不随时间变化而改变。其次，扩散系数代表对互补型技术创新的投资强度，用矩阵表示，也不随着时间改变而变化。（二）基本假设对多智能体的多元互补型技术创新扩散系统进行研究，需要作如下假设：（1）互补作用关系强度值固定，不随时间的改变而变化。原因是，这种互补作用系数是由技术创新之间的内在属性决定的。（2）将技术创新扩散系数理解为投资强度的大小。扩散系数作为扩散系统的决策变量，在具体的仿真研究中用于决策分析。二、互补型创新扩散演化模型分析（一）二元互补性技术创新扩散演化模型设Tl,T2分别代表两种技术创新1和2,且具有互补型关系，即技术创新T1的扩散对T2的扩散具有促进作用，反之亦然。它们组成的扩散系统满足：（1）技术创新T1与T2之间相互促进，T1的扩散能加速T2的扩散；（2）当T1扩散达到极限时，技术创新T2也具备达到极限值的潜力；（3）技术创新T1对T2的影响，不超过T2自身特性对扩散大家影响。根据罗杰斯特方程，Tl,T2的扩散系统演化模型为：其中：fl和f2分别代表技术创新1和2的扩散率；al 和a2代表T1和T2的扩散系数；B表示T1和T2之间的互补强度，04.影响度变量QoQ表示这i个互补型技术创新之间有序程度，反映的是在扩散系统内，由于各项技术创新之间的相互作用而产生的宏观序。显然，当系统内各项技术创新之间的技术创新扩散率相同时，Q=0,这表示各项技术创新之间的扩散处于均匀无序的状态；当企业不断的对各项技术创新进行投资，它们之间不断发生作用，就会通过自组织演变为宏观序。此时，之间的数值就会有较大差异，影响度变量Q也会随之增大。四、仿真结果及分析1.当各项技术创新的初始状态值、扩散系数以及相互作用系数相同时，互补型技术创新的扩散曲线与单一技术创新扩散曲线一致。2.各项技术创新之间的初始状态值和扩散系数相同时，互补作用系数Bij的不同使得Tij产生了不同的扩散轨迹(如图4(a)所示)；扩散系统内各项技术创新扩散率分布由原来均匀无序状态通过自组织过程演变为宏观有序的结构，平均扩散率水平的数值由初始状态的0.05提高到0.17(如图4(b)所示)；影响变量Q也有初始状态的0提高到0.5061(如图4(c)所示)。由此可见，各项技术创新之间的互补作用系数Bij对技术创新扩散系统内各项技术创新 扩散过程、平均扩散率的分布以及影响度变量都有显著的影响。3•扩散系数和初始状态值不变，改变投入强度，将2(5.0,5.0,5.0,5.0,5.0)T改变为F二(8.0,8.0,8.0,8.0,&0)T,由图5可知，平均扩散率f由0.0892提高到0.1263；影响度变量Q也由初始状态的零提高到0.8128o然而，在技术创新扩散系统内，各项技术创新的扩散率分布形状却没有发生根本性变化。原因是，各项技术创新之间的互补作用没有发生改变，扩散系统内技术创新扩散由组织过程演变为宏观有序结构也就不会发生变化。4.调整初始状态值，将其调整为(0.07,0.09,0.07,0.10,0.08),由图6可知，除影响度变量发生改变之外，各项技术创新的扩散率分布形状与前几种相似。影响度变量由0变为0.3448o5•其他参数不变，查看不同ai值对扩散系统演化行为的影响。对每个ai中的一个单位增加扰动，例如，令al=6.0,其余，分析扩散系统演化行为；同样，对每个ai值都进行如此操作，即可找出Ti中对互补型技术创新扩散演化影响最大的那项技术，即关键创新技术。通过实验可知，ai的单位变化对系统的有序程度影响较大，对技术创新扩散的平均扩散率f影响较小。各项互补型技术创新对扩散系统的影响 由大到小依次是：其中对影响度Q影响最大的是T5。五、结论通过以上仿真分析可知：(1)互补作用系数Bij对多元扩散系统内各项互补型技术创新的扩散过程、宏观序参数以及扩散系数分布有显著影响。初始状态值与扩散系统相同时，由于Bij的不同而使各项技术创新扩散轨迹产生了明显的不同；(2)扩散系数和初始状态值不变，改变投入强度,技术创新扩散系统内技术创新扩散率分布形状没有发生根本变化；(3)初始状态值仅对影响度变量有影响，对多元技术创新扩散的形状影响不大；(4)通过对不同ai值的设定,可以找出对互补型技术创新扩散演化影响最大的那项技术，即关键创新技术。参考文献：[1]张彪.创新技术采纳决策与扩散问题研究及应用[D].武汉:华中科技大学，2008：75-78.[2]ROGERSEM.DiffusionofYork：TheFreePress,1995.BASSFM.Newgrowthformode1consumerdurables[J]・ManagementScience,1969,15(5)：215-227・[3]盛亚，吴健中•新产品市场扩散Bass模型族的研究[J]・预测,1999,(2)：71-74.[4]MAHAJANV,MULLERE,BASSFM.Newproductdiffusionmodelsinmarketing：areviewand directionsforresearch[J]・JournalofMarketing,1990,(54)：1-26.[1]MONTAGUTIE,KUESTERTHOMAS,aconceptualmod一Elandprepositioninventory[J].InternationalJournalRe一searchinMarketing,2002,(19)：21-42.[2]徐玖平，廖志高.技术创新扩散速度模型[J]•管理学报，2004,(3)：330-340.[3]陈欣荣•技术刨新扩散的微观机理分析与模拟[M].武汉：华中科技大学出版社，1996.[4]方亮，龚晓光.技术创新扩散的元胞自动机仿真[J].系统仿真技术，2007,(2)：82-89.[5]BENSAIDL,BOURONT,DROGOULA.ProceedingsoftheFirstInternationalJointConferenceonAutono—mousAgentsandMu1ti-AgentSystems(AAMAS02)[M].Bologna,Ital:ACM,2002：183-189._10]GARCIARUsesofagent-basedmodelingininnovation/Newproductdevelopmentresearch[J].JournalofProd一UctInnovationManagement,2005,22(5)：380.［11］龚晓光，黎志成•基于多智能体仿真的新产品市场 扩散研究［J］.系统工程理论与实践,2003,(12)：60-63.［责任编辑王晓燕］收稿日期：2013-09-03作者简介：齐光明(1986-),男，山东淄博人，硕士，从事项目管理研究；张洪烈(1970-),女，云南昆明人，教授，博士，从事创新管理研究。