系统动力学仿真在互联网产业创新中的应用

罗文

北京交通大学经济管理学院，北京 100044

系统动力学仿真在互联网产业创新中的应用

罗文

北京交通大学经济管理学院，北京 100044

运用系统动力学方法，构建了互联网产业创新系统动力学模型，建立了系统的因果关系图和系统流程图，对互联网产业创新各个主体之间的关系进行了仿真分析。从系统仿真结果看，通过拟合度对比，得出该模型仿真结果的平均相对误差在2%左右，其表现稳定性能够较好地应用于互联网产业创新研究。金融政策的调整对互联网产业呈现明显的同向影响，国家应该鼓励金融机构向企业研发投入倾斜，金融政策应更好地服务于互联网产业创新；人才政策对当前一个时期互联网产业创新的影响相对较为微弱，这也反映出我国研究人员结构不够合理，研发经费支出难以满足创新需求。

互联网产业；创新系统；系统动力学

1 引言

近年来，我国互联网产业发展迅速，产业规模稳步提升，互联网技术也已全面渗透到经济社会的各个领域，对国民经济和社会生活的影响力进一步增强，成为生产建设、经济贸易、科技创新、公共服务、文化传播、生活娱乐的新型平台和变革力量，推动着我国向信息社会迈进。互联网产业在中国经济中扮演的角色越发凸显，在金融危机影响持续。世界经济增长乏力的大环境下，互联网产业创新活力日益增长，成为减缓经济危机影响的重要力量。创新应用加速推广，新的商业模式层出不穷，网络搜索、即时通信、电子商务、网上支付、虚拟社区、互联网金融等领域快速发展，促成以互联网为支撑的信息消费成为当前我国扩大内需的新引擎。互联网产业创新正在进一步影响从政府到社会组织到各行各业的运行方式。

系统动力学作为研究复杂性科学的一个重要方法，吸收了控制论和信息论的精髓，以系统为理论基础，将计算机技术融入到系统建模与仿真中，通过分析信息反馈机理，探求系统存在的问题并通过结构的方法、功能的方法和历史的方法解决系统问题，能够解决复杂的、非线性的和带有延迟现象的系统问题[1-6]。运用系统动力学方法是研究产业创新的一个重要方向，通过建立系统动力学模型[7-9]，描述主反馈回路及其运行机制，进行仿真模拟，对于分析创新主体间的关系和创新政策的选择具有重要意义。本文运用系统动力学方法，建立政府、企业、科研院所、中介机构和创新之间的互动关系的动力学模型，通过此模型能够对我国互联网产业创新进行仿真模拟，可以评价不同创新主体对产业创新的贡献，以及不同政策对创新的影响。

2 数据来源及筛选

本文共收集了我国互联网产业2001年以来创新的相关数据，以研究互联网产业创新系统的动力学机制。数据主要来源于2002—2013年中国统计年鉴、2001—2012年中国科技统计年度数据、行业专家调查数据，主要包括以下数据：国内/地区生产总值、财政收入、税收减免、互联网企业数、互联网企业利润、互联网企业收入、互联网企业税收、互联网企业增加值、中央财政科技支出、地方财政科技支出、企业研究投入、企业研究人员数、科研院所研究投入、科研院所研究人员数、高等院校研究投入、高等院校毕业生数、互联网企业占企业研究投入比重、高等院校占互联网领域研究投入比重、科研院所中互联网领域研究投入比重、高等院校毕业生中从事互联网产业的比重、国内专利申请数（互联网产业）、国内专利授权数（互联网产业）、国内有效专利数（互联网产业）。

通过相关关系分析和系统分析，运用SPSS软件筛选出该动力学模型的系统要素如表1所示。

表1 系统要素和衡量指标

3 互联网产业创新系统动力学建模

3.1 系统界定

互联网产业创新系统是指以互联网市场需求为动力，以互联网企业为主导，以相关知识和技术共享为核心，通过产业内部及相关产业的生产要素优化组合并引入互联网产业体系，推动互联网产业不断创新发展，从而使产业竞争力不断提升的有机系统，由政府子系统、互联网企业子系统、中介机构子系统、科研院所子系统、创新子系统构成。

政府子系统主要是指直接从事科技研发投入和为创新提供政策支持的中央和省一级行政机关及其相关活动的狭义子系统。政府子系统为企业子系统创新提供机会，使得企业自主创新能力得以实现，给了企业发挥自身能力的空间，通过政策措施使创新与企业相接合，有力地促进了创新成果向生产力的转化。创造的良好的创新环境为创新提供了源动力。鼓励和保护创新提高企业子系统创新的积极性，通过实施保护创新者的正当权益的一系列措施，使创新者的正当权益得以保护，降低了创新的风险，提高了创新积极性。直接参与互联网产业创新，通过公共财政支出委托科研院所子系统从事无盈利性基础研究或者是基础设施建设等。

互联网企业子系统是指由与从事自主创新和引进技术进行产品转化的企业互联网产业创新的经济组织及其相关活动的狭义子系统，是互联网产业创新系统的核心内容。企业子系统自发地进行研发投入，进行企业技术创新生产产品，通过技术中心平台开展自主创新，增强企业自主研发的能力。通过技术研发投入和有效进行技术转移，对先进技术的吸纳能力，将创新技术转化为创新的产品，并辅以市场营销等商业和管理模式的创新而实现的。通过接收科研院所培养的人才，建立技术创新人才队伍。

中介机构子系统主要包括了金融机构、研发服务的组织机构及其相关活动的狭义子系统。为政府子系统与企业子系统提供媒介。一方面对科技成果转化、科技信息交流、决策咨询、资源配置、技术服务，以及对政府、各类创新主体与市场之间的知识动和技术转移发挥着关键性的促进作用，能够有效降低创新成本、化解创新风险、加快科技成果转化。另一方面采用非行政行为服务、规范科技创新活动，为政府与不同主体和群体之间提供了良好沟通的平台，从而提高了互联网产业创新系统的运行效率。

科研院所子系统是包括了人才培养、科学技术研究的组织部门、研究人员及其活动的广义子系统。科研院所子系统为其他创新主体培养专业技术人才，培养和造就高素质的创造性人才。同时，为其他子系统解决面临的重大课题提供科学依据的前沿，推动科学技术成果向现实生产力转化的重要力量，也接受政府子系统的委托直接开展基础类研究。

创新子系统指互联网的创新成果，包括高等院校、科研机构和企业的创新成果总和，它表示了互联网产业创新的结果如何。

图1 互联网产业创新系统

3.2 模型假设

互联网产业创新具有复杂性，涉及互联网产业创新的指标和影响因素繁多，根据系统动力学建模目的-研究创新主体相关关系和创新演化机理，本文系统建模假设如下：

假设1互联网创新成果可以用专利得到充分表示。

假设2互联网产业专利数可以通过互联网产业国内专利申请数、专利授权数和专利有效数进行加权求得，即：互联网产业专利数=互联网产业国内专利申请数×0.2+互联网产业专利授权数×0.5+互联网产业专利有效数×0.3。

假设3中介机构包括金融机构和专利服务机构。

假设4科研院所包括高等院校和科研机构。

假设5互联网企业研发投入中包括教育和科技经费投入的10%，即金融机构投入。

假设6个人从事互联网创新最终将通过互联网企业得以应用，即将个人创新作为企业创新的一个组成部分。

假设7互联网产业创新系统的演化是一个连续、渐进的行为过程。

假设8除本文定义的系统要素以外其他变量不变。

3.3 因果关系分析

根据互联网产业创新系统的建模目的，结合各个子系统的构成，以及要素之间的相关关系，本文构建如图2的因果关系图以描述互联网产业创新系统的主体关系。

图2 互联网产业创新系统的因果关系图

从互联网产业创新系统的因果关系图可以看出，主要回路如下：

（1）互联网产业创新值→互联网企业收入→互联网企业利润→互联网企业研发投入→互联网企业创新值→互联网产业创新值。该回路为正反馈回路，互联网企业通过技术创新提高产品竞争能力，增加产品附加值，提高互联网企业收入，在成本和税收一定的前提下，必然会导致互联网企业利润增加，互联网企业可以将利润投入在研发，占领技术优势，进一步提高竞争力水平。

（2）互联网产业创新值→互联网企业收入→互联网产业产值→GDP→人均可支配收入→互联网企业研发投入→互联网企业创新值→互联网产业创新值。该回路为正反馈，互联网企业通过技术改造增加收入，提高互联网产业产品竞争力水平，增加互联网产业产值，提高社会经济发展水平，随着经济发展水平的提高人均可支配收入增加，个人从事创新意愿增高，可比条件下增加互联网企业研发投入，使得互联网产业创新值提高。

（3）互联网企业研发投入→互联网企业创新值→互联网产业创新值→互联网企业收入→互联网产业产值→GDP→人均可支配收入→互联网企业研发投入。该回路为正反馈，互联网企业研发投入提高，增加互联网企业创新值，进而提升互联网产业的创新值，提升互联网企业收入，提升社会经济发展中水平，促进个人参加互联网产业创新，进而提高互联网企业研发投入。

3.4 系统流图

根据因果关系图反馈关系描述，进行变量分析，建立互联网产业创新系统的系统流图如图3所示，图中企业指互联网企业，科研院所为互联网科研院所。

图3 互联网产业创新系统的系统流图

从互联网产业创新系统的系统流图可以看出，该系统共包含6个状态变量，分别为科研院所累计专利、企业累计专利、GDP、财政收入、累计毕业生数、财政收入，相对应的速率变量为新增科研院所专利、新增企业年专利、新增GDP、新增财政收入。表函数为成果转化比例。其他变量为辅助变量。

3.5 主要结构方程式

4 拟合度分析

本章通过可信性分析和敏感性分析对互联网产业创新系统的动力学模型进行调试，以及测试模型的有效性。

4.1 可信性分析

可信性分析的重要目的就是通过系统仿真验证仿真结果与历史数据，并进行模型调试，确定模型参数，只有当模型的仿真结果与历史趋势一致时，该模型才是有效可信的。本文选取互联网产业专利数作为主要变量进行历史数据校验。

从表2历史数据校验结果可以看出，互联网产业数据由于采用的是规模以上企业数据，在2006年以后由于规模以上企业标准上调，导致后续仿真数据误差率较大，但是实际趋势与历史数据也保持一致性，在5%范围内波动较小。通过历史数据校验，该模型与实际情况较为接近，模型整体是有效可信的。

表2 互联网产业专利数历史数据校验

4.2 敏感性分析

敏感性分析是验证模型中某一个变量发生一定变化以后其他变量的变化情况时候在合理的范围内具有充分的敏感性，也是数据校验的一个重要方法。在系统动力学中，通过调整常量或者是辅助变量能够很好地观察主要变量的敏感情况。本文采取调整人才政策数值的方法，以GDP为例进行敏感性分析。

在图4中，current1表示人才政策=0，即初始状态，而current2表示人才政策=1.2，即采取积极人才政策的状态。人才在互联网产业中的重要性逐年增加，特别是进入知识时代以后，互联网产业专利数伴随着人才技能的提高出现飞跃式增长。GDP在人才变化的情况下也存在充分的敏感性，随着人才政策的积极调整，互联网产业专利数增加，互联网产业产值增加，导致了GDP的增长，但是GDP对人才政策均呈现出敏感性，该模型总体上是有效的。

图4 GDP敏感性分析

根据可信性分析和敏感性分析可以看出，互联网产业创新的动力学系统是满足建模目的的，在一定的假设条件下，与现实情况匹配程度较好，可靠性较高，能够满足对互联网产业创新主体间相互关系的描述和仿真。

5 仿真模拟

5.1 创新主体仿真分析

设定金融政策和人才政策均为状态，即金融政策=1，人才政策=1，通过系统动力学仿真分析互联网产业专利数、科研院所专利数、企业专利数和成果转化率的变化情况，如图5。

图5 互联网产业专利数、企业专利数和科研院所专利数

从系统仿真结果来看，企业在互联网产业创新中占据主导地位，大约占据互联网产业创新的85%左右，尤其是国家创新投入向企业倾斜，企业拥有大量的创新资源和创新活力得到释放以后，企业创新占未来互联网产业创新的比例将会有可能突破90%，是互联网产业创新的核心主体。而随着服务机构的不断介入，将企业和科研院所都从繁杂的创新事务解脱出来，更加专注于创新生产，成果转化比例将不断升高，有望接近5%的水平。

5.2 金融政策仿真分析

本节将金融政策参数值从初始状态金融政策=1，分别调整到金融政策=1.2和金融政策=0.8，通过系统动力学仿真分析互联网产业专利数的变化，如图6。

图6 不同金融政策下互联网产业创新结果

从系统仿真结果来看，金融政策的调整对互联网产业呈现明显的同向影响，当增加金融机构向企业融资以后，企业大幅度增加研发投入，企业创新速度加快，特别是在后期随着财政收入快速增长，可用于金融机构支持的资金提高以后，互联网产业创新速度进一步加快。当增加企业融资难度以后，企业首先考虑的是弥补企业成本支出，而不是技术创新，虽然在后期由于整体基数增加，但是互联网产业创新仍存在趋缓的趋势。总体来说，国家应该积极支持企业创新，鼓励金融机构向企业研发投入倾斜，能够更好地服务于互联网企业创新。

5.3 人才政策仿真分析

本节将人才政策参数值从初始状态人才政策=1，调整到人才政策=1.2和人才政策=0.8，通过系统动力学仿真分析互联网产业专利数的变化，如图7。

图7 不同人才政策下互联网产业创新结果

从系统仿真结果来看，人才政策在2015年以前对互联网产业创新的影响比较微弱，主要是由于我国研究人员结构不够合理，而且研发经费不能满足当前研究人员规模的需求，进入后期以后，研究经费的充足保障下，人才对于互联网产业创新的影响逐渐增大，而且越来越明显，特别是在2026年以后，人才不足时，互联网产业创新能力受到严重阻值，单纯的研发投入增加已经无法满足创新要求。总体来说，在当前条件下，应该优化人才结构，提升研究人员对于核心技术和关键技术的掌握能力，未来仍需进一步加大对人才培养的支持，鼓励更多的研发人员从事创新工作，有利于互联网企业创新。

从政策分析的仿真结果可以看出，通过金融政策和人才政策的调整，能够反映出互联网产业创新系统各构成主体的变化情况，为在不同时期更好的互联网产业创新提供了政策依据和着力点。

6 结论

用相关关系分析筛选出系统动力学建模的18个指标，并运用系统动力学方法建立了互联网产业创新系统动力学模型。事实上，互联网产业创新系统是一个复杂局系统，各主体之间的关系主要是非线性关系，而系统动力学方法在处理非线性问题上具有明显优势。

通过模型仿真结果与现实状态的拟合度对比分析，可以看出仿真误差平均在2%左右，用该方法建模能够较好地对互联网产业创新主体间相互关系进行仿真。通过系统仿真可以看出，应加大政府对互联网产业创新研发的投入，将资金重点向互联网企业创新倾斜，改变当前互联网产业创新资金短缺的现象。综合多种财税政策，降低企业创新成本，引导企业加大互联网产业技术创新和商业模式创新投入。建立多元化的互联网产业创新投融资体系，引入天使基金、风险投资、私募基金等，鼓励互联网企业以自主知识产权作为抵押获取担保贷款，重点解决小微互联网企业融资难问题。建立第三方互联网产业创新服务机构，向互联网创新提供专业成果转化服务，提高高校和科研院所的科研成果转化率。

鼓励高校、科研院所、企业之间的合作，形成优势互补，共同从事互联网产业创新工作。加强互联网产业创新人才队伍建设，鼓励高校和科研院所根据互联网产业创新需求设立互联网相关专业，如大数据、云计算、移动互联网等，支持创新人才培养在“用中学、学中用”。

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LUO Wen

School of Economics and Management, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China

This paper builds a dynamics model of the innovation system of Internet industry, draws its cause-effect diagrams and flow charts, and in the simulation, it analyzes the relationship among these main bodies. Based on the system simulation, the average relative error of the model simulation results is around 2% through the comparison, which can be well applied in the research of Internet industry innovation. It has been found the modification of financial policies poses obvious influences on the Internet industry. Thus, a nation is supposed to encourage its financial institutions inclining to the R&D of enterprises, enabling the financial policy better support the innovation of Internet industry. The impact from the human resource policy is relatively subtle, indicating the unreasonable structure of scientific and research personnel,and the fact that R&D expenditure is insufficient to meet the innovative demands.

Internet industry;innovation system;system dynamic simulation

LUO Wen. Application of system dynamics simulation in Internet industry innovation. Computer Engineering and Applications, 2014, 50（17）：254-258.

A

C934

10.3778/j.issn.1002-8331.1407-0633

罗文（1964—），男，博士研究生，研究方向：现代决策理论、互联网产业创新。E-mail：luowen@ccidgroup.com

2014-07-20

2014-08-12

1002-8331（2014）17-0254-05