第一节引言
本书第五章的案例研究和第六章的实证研究在横截面上分析了知识基础、集群知识分布和知识学习与获取这三个集群知识传播关键变量与企业竞争优势的关系。通过研究发现，集群企业的知识基础和集群整体的知识分布通过影响知识学习能力对其竞争优势有着重要的影响。集群企业的知识学习遵循着认知邻近的特点，即企业新知识的学习和获取是以已有的知识存量为基础的，已有知识的存量决定了未来知识的发展方向和发展速度。因此较高水平的知识基础能够有力地促进企业在集群中的知识学习。而集群整体的知识分布异质性程度也对企业知识基础与学习能力的关系起调节作用，当集群中企业之间的认知距离较近，企业的知识基础就越能够促进它的知识学习与知识获取。同样，市场不确定性对于集群企业知识基础与学习能力之间的关系发挥正向调节作用，即市场竞争程度越激烈，企业知识基础对学习能力的促进作用越大然而，集群企业在集群知识传播系统中的知识学习与知识获取本质上是一个动态过程，而前两个研究终究只是在横截面上对集群知识传播与企业竞争优势关系所做的静态观察。对集群企业在集群环境中知识获取和知识学习行为的深入研究，还要求将这一过程的动态特性考虑进来。
集群企业的知识基础和集群知识分布与企业的知识学习实际上是一枚硬币的两个侧面，集群知识分布和企业知识基础影响企业的知识学习，而企业知识学习的直接结果又改变了原有的知识基础和集群的知识分布。因此，在企业的知识基础、知识获取以及集群知识分布之间存在着动态的反馈关系。只有从动态角度对集群企业知识传播过程进行分析，才能真正抓住集群知识传播与企业竞争优势关系的本质。
对于动态关系的研究需要使用跨时的研究方法（longitudinal research methods）才能有效地分析这一演化过程。为了弥补横截面案例研究和调查研究的不足，本书采用多主体仿真（multi‐agent simulation，MAS）方法对集群中的知识传播活动进行多时段仿真分析，以期能够形成对集群知识传播现象更全面的了解。具体来说，本研究希望通过仿真研究着重分析如下三个问题：①在仿真集群中知识分布模式与集群知识传播之间存在怎样的联系？这一联系是短期中的关系还是长期的关系？②仿真集群中地理邻近对其中企业间知识传播有何影响？是长期关系还是短期关系？③仿真集群中社会邻近对其中企业间知识传播有何影响？是长期关系还是短期关系？
第二节多主体仿真方法
多主体仿真方法可以用来处理那些使用传统工具难以分析的微观动态问题，它能够更好地解释微观过程（经济主体的决策和行为）与涌现出来的中观现实（如集群知识传播以及企业集体行为）之间的关系（Gilbert、Pyka &； Ahrweiler，2001；Morone &； Taylor，2004；Pajares、Lopez &； Hernandez，2003；Taylor &； Morone，2005）。多主体建模方法是一种自顶向下分析、自底向上综合的有效建模方式。多主体仿真方法为复杂系统的建模提供了一个崭新的途径（方美琪和张树人，2006）。Morone和Tay‐lor（2004）、Cowan和Jonard（2004）等都曾使用多主体仿真方法对集群中的企业活动进行研究。
主体（Agent）这个词在不同学科背景中有不同的含义。比如在人工智能领域，主体通常被认为是智能体。在多主体模型中，主体是一个软件实现的对象，具有主动学习和适应环境的能力。主体有四个基本特性（张永安和田钢，2008）：①自治性（autonomy）。主体运行时能够自主地采取行动以达到自己的目标，而不需要他人的介入或干预。②社会性（social‐ability）。主体能够通过某种通信语言与其他主体进行交互，以达到自己的目标。③反应性（reactivity）。主体能够感知它们所处环境的变化，并通过改变自身的结构和行为来适应环境，同时能对外界的刺激做出反应。④前摄性（pro‐activeness）。主体的行为是主动的，或者说是自发的，能感知周围环境的变化，并做出反应。除此之外，主体还可能具有交互性、学习能力、可信性等特性。
多主体系统是由多个主体组成的集合。这些主体一般都有一个或多个特征值，并能够修改自身的特征值；主体之间能够进行交互，通过与其他主体的交互，使得系统整体演化、涌现出宏观的规律。应用多主体系统对生物、生态和社会、经济等复杂系统的动态模型研究方法，被称为基于多主体系统的建模方法，所建立的系统模型就是多主体仿真模型。多主体仿真模型有四个显着的特点（方美琪，2005）：①主体是主动的实体；②在仿真模型中，主体与环境（包括主体之间）间的相互影响，相互作用，是系统演变和进化的主要动力；③仿真模型将宏观现象与微观行为有机联系起来，通过主体和环境相互作用，使得个体的变化成为整个系统变化的基础，统一地加以考察；④多主体模型包含了随机因素的作用，使得模型具有更强的描述和表达能力。
产业集群作为由种类繁多、数量巨大的经济主体组成的复杂系统，各个经济主体无意识的、自利行为的客观结果形成了独特的集群知识传播现象。而这正体现了多主体系统的特征（傅荣等，2006）：系统中各主体复杂的相互作用表现出了单个主体所不具备的特征，从而使整体表现优于个体的简单加总。
第三节基于认知视角的集群知识传播仿真模型
我们选择一个由W×W个网格组成的球面世界G（tortus）来模拟集群环境，在这个世界中有N个代表企业的主体i在其中随机分布，i∈{1，2，…，N}并且满足N≤W×W。为了模拟基于认知共同体的集群内知识传播，每个主体i都有一个初始的熟人集合（或学习伙伴集合）ΓT（i，0），在模型中设定主体i的初始熟人集合为它的摩尔邻居，即该主体周围8个网格上存在的其他主体。在每一个时间段t中，主体i随机地从熟人集合ΓT（i，t）中选择一个熟人p进行学习互动，这一学习方式将体现集群内企业间基于认知邻近的知识传播特点，即：集群中企业的知识学习是发生在认知共同体中，只有在知识结构相似的主体之间才可能发生知识传播活动。
第四节仿真实验设定
仿真实验的基础模型设定了一个N×N的球形空间，即它的宽度和长度都为N，这个空间中最多可容纳的主体数为N×N个。而为了考虑在集群中地理邻近性对集群企业知识传播的影响，实验将球形空间的大小进行了设定，分别将其设定为21×21和31×31。给定有300个主体在这些空间中，不同的空间大小就反映了仿真集群中企业之间的地理邻近程度或主体密度。
为了研究集群知识分布与集群知识传播之间的关系，我们将集群中主体的初始知识分别设定为服从以下4组均匀分布：分别代表低水平低知识异质性（LL）、低水平高知识异质性（LH）、高水平低知识异质性（HL）和高水平高知识异质性（HH）4种集群知识分布类型。
此外，为了分析集群企业社会邻近与集群知识传播之间的关系，我们将集群中仿真主体的初始熟人集合设定为摩尔邻居和普通邻居两类，前者包括主体周围8个网格上存在的其他主体，而后者只包括主体东、南、西、北方向相邻的四个网格上存在的其他主体。采用主体不同的初始熟人数来代表集群的社会邻近程度。
考虑到仿真过程中，各主体在不同时段上表现的差异可能提供有意义的信息，本研究对集群中知识传播动态的长期和短期过程进行分析，分别选择了第30和300个时间段作为短期和长期的标准。
综上所述，仿真实验主要分析了知识分布、地理邻近以及社会邻近等三方面因素不同状态下集群知识传播的动态过程。笔者以高社会邻近性和高地理邻近性的模型1、模型2、模型3和模型4为基准模型（对照组）通过调整社会邻近和地理邻近的取值，共进行了12次仿真试验。
第五节实验结果分析一、知识分布作用分析
对仿真模型1-4的长期分析表明，无论是何种知识分布，主体之间的知识水平终将趋于一致，只是在收敛的速度和水平上存在着差异。其中，HL3高水平低异质分布的仿真集群收敛速度最快，其次是LL1低水平低异质分布集群和HH4高水平高异质分布集群，而LH2低水平高异质分布集群收敛得最慢。在收敛状态，所有集群中的企业都达到或接近集群知识分布可能达到的最高水平，如LL1低水平低异质分布集群中的企业都达到了100，HL2高水平低异质分布集群中的企业达到了150，HH4高水平高异质集群中的企业达到了200，而LH2低水平高异质分布集群中的企业虽然没有达到集群知识分布的极限150但也已比较接近。
从集群的边际知识传播量来看，由于基础模型没有考虑主体的知识整合与知识创造，边际知识传播量在长期仿真中最终收敛为0。
但从知识传播量的增长速度来看，HL集群知识传播的速度仍然是最快的，其次是LL集群、HH集群和LH集群。较高的知识水平和较低的异质性程度使得集群中的企业获得了高度的知识传播效率。
一个有趣的发现是，LL1集群和HL3集群中的短期知识传播速度要快于LH集群和HH集群。根据模型的设定，低水平低异质集群（LL1）和高水平低异质集群（HL3）与低水平高异质集群（LH2）和高水平高异质集群（HH4）的知识分布均值相同，但由于后者方差较大，累计知识传播量要高于前者。尽管如此，知识分布的低异质使得LL1集群和HL3集群在短期（step＜15）的边际知识传播量和累计知识传播量都要大于有着更高知识分布异质性的LH2集群和集HH4群。
从集群企业知识传播的认知视角看来，由于LL1集群和HL3集群中主体之间的知识分布异质性程度较低，知识传播的认知邻近原则使得这些主体能够快速地吸收其他主体的知识溢出，实现高效率的知识传播，在较短的时间内达到高的知识水平。对照LL1集群、LH2集群、HL3集群和HH4集群各时刻的知识分布图同样可以发现：LL1集群和HL3集群的主体中，到时刻20时大多数主体达到了知识水平100和知识水平150；而LH2集群和HH4集群即使在时刻30时集群中仍有大量的主体处在较低的知识水平。
具体来说，在LH2集群中虽然短期中主体平均技术水平得到了较大提高，但是集群中主体间的知识差异并未很快减小，这说明在这个集群中有些主体的知识水平在快速提高而另一些主体的知识水平则提升相当缓慢，使得集群中知识传播受到较大阻碍。较高知识水平的主体在仿真过程中首先获得较大知识收益，而较低知识水平的主体由于知识水平过低，在知识交流过程中被边缘化，LH2的集群知识分布图（见附录4.2）也表明即使在时刻30处，仿真集群中仍然还有大量低水平主体存在。
这意味着集群中初始知识分布对知识传播过程有着重大影响。从短期来看，集群知识分布的异质性决定了集群中的边际知识传播量和累计知识传播量，当异质性越低，短期的知识传播量越大；而从长期来看，集群的知识分布水平决定了集群企业可能达到的最高知识水平。那些具备较高知识水平和较低异质性的集群能够较其他集群能够获得更高的知识传播效率，其中的集群企业能够得到更快的成长。
