创新生态系统协同演化机制设计及实证研究

During the implementation of national strategies such as economic restructuring, supply-side reform and innovation-driven development, China's entity economy is in an innovative ecosystem with self-organizing and multidimensional interactions. Therefore, the researches on synergy effects become an important path to resolve the symbiotic evolution of innovative ecosystems. Through there exist some models that focus on analyzing the degree of coordination, it has been found that most of them suffer strict constraints in the real applications. So how to effectively explain the interaction between innovation behavior and innovation ecosystem remains an open question. Fortunately, the rapid development of complex network analysis technology provides excellent technical support for the study on coupling mechanism for multi-layer networks in innovative ecosystems, which is used in this project. This project will map the multi-dimensional complex interaction into one dimension based on synergy theory, and build a new synergy degree model to identify order parameters during the dynamic ecosystem. Based on the synergy degree model, structure network from the system layer and functional network from the enterprise layer are constructed. In addition, the link prediction model will been used to explore the optimization of network structure in innovation ecosystem. Meanwhile, dynamic evolution mechanism of firm innovation behavior will be simulated through System Dynamics. Furthermore, the coupling mechanism and co-evolution mechanism of structure-function double-layer network are further discussed. In conclusion, this project would be expected to replenish and promote both theoretical research and practical applications of evolutionary theory in innovation ecosystem.

随着经济结构调整、供给侧改革、创新驱动发展等国家战略的提出和深化，中国实体经济处于自组织、多维度交互作用的创新生态系统中，协同效应研究成为解释创新生态系统共生演化规律的重要途径。然而，基于协调发展思想的协同度模型使用的条件普遍较为严格，限制了该理论的拓展，尚未有效解释企业创新行为与创新生态系统的交互作用关系。复杂网络分析技术的迅速发展，为创新生态系统多层网络耦合机制分析提供了优良技术支撑。因此，本项目引入协同学理论，将多维度复杂交互作用关系映射到一维，构建能够有效识别系统序参量的协同度测量模型；以协同度为基础，分别构建系统层结构网络和企业层功能网络。通过链路预测模型探讨创新生态系统网络结构的优化，通过系统动力学仿真模拟企业创新行为的动态演化机制；进一步探讨结构-功能双层网络耦合作用机制和协同演化机理，以期对创新生态系统协同演化的理论和应用实践提供重要的补充和推动作用。

随着经济结构调整、供给侧改革、创新驱动发展等国家战略的提出和深化，中国实体经济处于自组织、多维度交互作用的创新生态系统中，协同效应研究成为解释创新生态系统共生演化规律的重要途径。然而，基于协调发展思想的协同度模型使用的条件普遍较为严格，限制了该理论的拓展，尚未有效解释企业创新行为与创新生态系统的交互作用关系。复杂网络分析技术的迅速发展，为创新生态系统多层网络耦合机制分析提供了优良技术支撑。因此，本项目引入协同学理论，将多维度复杂交互作用关系映射到一维，构建能够有效识别系统序参量的协同度测量模型；以协同度为基础，分别构建系统层结构网络和企业层功能网络。通过链路预测模型探讨创新生态系统网络结构的优化，通过系统动力学仿真模拟企业创新行为的动态演化机制；进一步探讨结构-功能双层网络耦合作用机制和协同演化机理。. 在协同效应度量方面，本研究改进了基于Kolmogorov熵的系统协同效应度量方法，并结合基于时间序列数据的可视图方法，提出了基于余弦相似度的创新价值链转化时滞效应模型。在功能网络构建方面，构建了多角度创新生态系统仿真模型，包括基于可持续竞争力的企业创新投资决策模型、新能源汽车产业发展动态仿真模型、公共充电设施的投资效率和公平性问题。在结构网络构建方面，从创新生态系统的资本链的角度构建社会网络并研究其演化规律，包括公司创业投资联合投资行为网络及其与创新战略的匹配度模型、PPP项目的投资网络结构及节点风险分析、城市创新活力网络动态评价等。在结构-功能双层网络耦合及协同演化方面，利用无监督机器学习的K-Means算法归纳出我国传统基础设施投资结构演变的阶段性特征；构建新能源汽车-充电设施创新生态系统仿真平台；并探索城市基础设施-韧性耦合协同效应。. 本研究成果可用于构建基于新技术的基础设施管理平台，如新能源汽车-充电设施系统，并进行政策效果模拟、投资决策和运营战略仿真。