图1 传统产业集群框架
龙 跃1,2
(1.重庆工商大学 商务策划学院,重庆 400067；2.四川大学 创新与创业研究所，四川 成都 610064)
摘 要：协同演化是战略性新兴产业集群发展的有效模式和必然路径。为提高集群协同演化耦合协调度和稳定性，融合协同学、生态学等理论，将战略性新兴产业集群协同演化归结为集群内自组织协同演化、政府调控下他组织协同演化两种生态关系，构建耦合协调度模型和基于改进Lotka-Volterra模型的组织种群协同演化模型，进行定性分析和数值仿真验证。研究表明：组织种群影响因子、最大生态位等因素对组织种群生态位扩张及演化均衡态具有正向反馈作用；通过构建“自组织+他组织”集群协同演化模式，以集群自组织为核心，借助政府他组织，调节组织种群生态位，有助于提高集群演化均衡和耦合协调度，推动战略性新兴产业集群协同演化发展。
关键词：生态位调节；战略性新兴产业集群；协同演化
培育与发展战略性新兴产业已成为我国促进经济结构转型升级的重要路径，集群化则是战略性新兴产业形成与发展的重要标志和有效模式[1]。战略性新兴产业集群属于新型产业集群，是指由战略性新创企业吸引某一地理区域其它企业及相关支持机构(如高校、科研院所等)形成的集群，通过协同演化，可促成各组织之间效益溢出和产业集群协同效应发挥，推动集群发展[2]。
随着创新驱动发展战略和供给侧结构性改革的推进，作为后发国家，我国升级传统产业与发展新兴产业并存态势使得我国战略性新兴产业集群协同演化过程具有以下特点：①战略性新兴产业集群是新技术和新产业的融合体，兼具战略性产业、新兴产业和产业集群特征，除具备地理邻近性、关联性与互补性等传统产业集群特征外，还具有显著的产业指向与放大、创新驱动、技术与市场不确定性等特征(洪勇等，2015；林学军，2012)，但我国战略性新兴产业发展尚面临产业技术储备不足等问题；②一方面，由于集群本身的产业链特征和群落特征，更容易诱发战略性新兴技术创新及相关企业的产生，从而可以迅速培育和壮大战略性新兴产业，另一方面，不同于传统产业集群发展模式，政府是推动战略性新兴产业发展的重要力量(洪勇等，2015)。
由此可见，战略性新兴产业集群协同演化主导方式已由市场主导为主，向市场主导与政府调控双轮驱动转变。如何协调集群中各类主体交互关系，充分发挥市场和政府的调节作用，进而促进战略性新兴产业集群发展是亟待解决的关键问题。
目前，产业集群协同演化研究主要集中在产业集群概念及特征[3-5]，协同概念、效应[6]及集群协同发展策略等方面，如集群内企业合作可以推动集群协同发展[7]、集群内企业与集群外部协同发展有助于促进集群可持续发展[8]等。战略性新兴产业集群主要集中在战略性新兴产业集群发展路径及模式[9]；战略新兴产业发展要素，如市场需求、成长潜力、资源条件、产业结构[6]及技术与知识资源[10]等方面。
通过分析现有成果不难发现：①现有针对产业集群协同演化的相关研究较少结合战略性新兴产业新特征，且研究视角较多关注系统性，结合战略性新兴产业集群生态演化性对其协同演化机理的研究比较少见；②现有针对集群协同演化的研究方法主要采用系统论，很少融合协同学、生态学等相关理论剖析不同组织种群生态关系模式及协同演化机理。
基于前文对战略性新兴产业集群特征的分析发现，不同于传统产业集群，战略性新兴产业集群具有产业指向与放大、示范和辐射作用等新特点，并通过生态交互实现协同演化，受市场主导与政府调控双轮驱动，而现有研究成果尚未充分结合上述特征揭示战略性新兴产业集群协同演化机理，未能充分发挥该类集群分工与协作优势，对于推动战略性新兴产业集群发展存在不足。基于此，本文融合协同学、生态学等理论，揭示战略性新兴产业集群协同演化机理，可为助推战略性新兴产业快速健康发展、丰富产业集群管理理论与方法提供新思路。
战略性新兴产业集群是对传统产业集群(以制造集群为例，其包括核心制造企业种群、配套企业种群、市场服务种群等，见图1)的延伸和发展，属于新型产业集群，在其形成和发展过程中具有产业指向与放大、示范和辐射作用等新特点，表现出准公共性、外部性、创新驱动等特征，其资源配置方式属于市场主导与政府调控双轮驱动模式(见图2)。
图1 传统产业集群框架
图2 基于“自组织+他组织”的战略性新兴产业集群框架
从协同学、生态学等理论视角看：①战略性新兴产业集群主体分工明确，形成层次递进的生态圈，除包括传统制造企业种群、市场服务种群等(为讨论方便，本文只考虑上述几类组织种群)主体外，该类集群还包括专业化创新主体(如研发服务种群：高校、科研院所等)及政府，种群之间通过生态位“态”与“势”的互动构成产业链。根据这些互动方式差异可将种群协同演化策略归结为：集群内制造企业种群与服务种群间的协同、政府与集群间的协同。在不同协同策略下将产生不同结果：集群内自组织演化模式及政府调控下他组织演化模式两种生态关系；②基于战略性新兴产业集群特点及生态适应性理论，本文将集群演化中两种不同生态关系分为两个阶段：自组织和他组织阶段(见图2)。在第一阶段，通过专业化分工，制造企业种群、服务种群(包括研发服务、市场服务)等实现生态位分离，通过组织种群现有生态位、种群影响因子等作用，利用自组织实现协同演化，促进集群协同发展；在第二阶段，为推动产业集群深度协同演化，考虑到政府对集群中制造企业种群、服务种群的培育重点(如重点发展战略性新兴产业制造业、战略性新兴服务业等)，利用政府他组织调控种群之间演化均衡和耦合协调度，推动产业集群协同演化发展。
基于前人研究基础，从协同学角度看，耦合表示多个系统(或运动)相互影响而产生协同的过程，耦合度则表示协同影响程度(邱国栋，2013)。基于此，本文构建战略性新兴产业集群内组织种群耦合度模型及耦合协调度模型，以此讨论产业集群协同演化机理。
另外，生物学中Lotka-Volterra模型描述了生物种群之间的互动关系。龙跃等[11]研究表明，经济管理中组织种群间互动演化与自然界中生物种群互动演化过程相类似。因此，本文借鉴Lotka-Volterra模型，描述组织种群受自身和外界环境影响的演化过程。本文基于修改后的Lotka-Volterra模型，描述组织种群相互影响下的市场份额演化过程，考察对象包括：服务种群x1…xn(其中，x1为研发服务种群，x2为市场服务种群)及制造企业种群b1组成(见图2)。设定以下变量：
Ci表示组织种群间(i=1..m)的耦合度；
D表示在产业集群协同演化过程中组织种群之间的耦合协调度；
T表示在产业集群协同演化过程中组织种群耦合协调指数；
ni表示t时刻(t>0)组织种群i市场份额总量(生态位态势理论中“态”的体现)；
Δni表示t时刻(t>0)组织种群i市场份额增长量；
ri表示t时刻(t>0)组织种群i市场份额纯增长速度；
Ni表示组织种群i在没有其它组织种群影响下获取得的最大市场份额总量；
βi表示外部环境(如政府调控、其它企业种群等)对组织种群i市场份额增长速度的影响系数；
ηij表示组织种群i对组织种群j市场份额增长的影响因子(如通过种群之间互动，推动市场份额增长，是生态位态势理论中“势”的体现)；
结合前文对集群协同演化模式的描述和先期研究基础[11]，本文提出如下假设：
(1)将战略性新兴产业集群设定为一个生态系统，用ui(i=1..m)表示战略性新兴产业集群系统中制造企业种群、服务种群(包括研发服务、市场服务)等序参量；用uij表示第i个序参量的j个指标，其值为ni(i=1..m)(此处的实际意义表示系统内不同组织种群生态位扩展宽度，即市场份额)。用Aij、Bij表示战略性新兴产业集群系统达到均衡状态时序参量的上、下限值(即生态位最大值和最小值)，用uij表示变量ni对战略性新兴产业集群系统演化功效的贡献。
(2)基于种群生态学理论和前期研究基础[12]，对于制造企业种群b1，若市场份额空间无限大(Nb1趋向于无穷)，则市场份额增长速度可以保持恒定，将其设为rb1=Δnb1/nb1。但现实中，企业种群市场份额总量Nb1总是有限的，因此需要结合实际情况对模型进行修改，用nb1/Nb1表示市场份额密度，用
表示随着自身市场份额增长对增长速度的迟滞作用，当
与Nb1相等时，市场份额增长速度趋于0。
(3)基于种群生态位重叠等理论[11-12]，本文用βx1、βz表示外界环境(如服务种群、政府调控等)对制造企业种群b1市场份额增长的影响系数。系数βx1大小由服务种群确定，这里用ηx1b1表示服务种群x1对制造企业种群b1市场份额增长的影响系数(抑制或促进作用)。如果制造企业种群与服务种群市场生态位未发生重叠，设定ηx1b1>0，表明服务种群x1对制造企业种群b1市场份额增长起促进作用，即
；如果两类种群生态位重叠，则产生抑制作用，可表示为：
同理，政府对制造企业种群影响因素βz的含义与βx1类似。
(4)与假设(2)类似，在集群内，对于服务种群x1，其目标市场来自于制造企业种群。如果服务种群提供的专业服务(如技术创新、工艺服务等)对制造企业种群没有增值优势，则制造企业种群将不会与服务种群合作，导致合作频率下降，服务种群期望市场份额相应减小，增长速度减慢，并逐渐趋近于0。因此，如果市场中只有服务种群，假定其市场份额增长速度计为：
考虑自身及其它影响因素的迟滞作用，市场份额增长速度修改为：
基于前文描述、假设及前人研究成果(邱国栋，2013)，结合物理学中协同论概念，本文通过耦合协调度模型(由功效函数、耦合度函数构成)测算系统耦合度，并由此刻画战略性新兴产业集群协同演化过程。其中，功效函数、耦合度函数、耦合协调度模型分别表示为：
(1)功效函数。集群内制造企业种群与服务种群对系统有序演化的功效系数uij表示为：
考虑到战略性新兴产业集群中两组织种群(制造企业种群与服务种群)不存在生态位重叠，属于关系紧密且又不相同的子系统，设定uij具有正功效，系数uij反映了现有组织种群生态位在最大生态位中的比例，uij∈[0,1](该值趋近于0时表示生态位扩展初始阶段，趋近于1时则表示生态位扩展达到饱和)。由此可见，子系统中各序参量对系统有序演化的“总贡献”程度可表示为：
(1)
其中，
为子系统i对总系统有序度的贡献，λij为各指标权重(其权重可采用层次分析法等确定)。
(2)耦合度函数。同理，基于前人研究成果(邱国栋等，2013)，本文利用容量耦合概念、容量耦合系数模型计算战略新兴产业集群中各子系统相互作用耦合度，模型表示为：
C=
(2)
(3)耦合协调度模型。同理，为进一步反映集群内不同组织种群间的协调度，本文构建能够客观反映制造企业种群与服务种群协同演化的耦合协调度模型：
(3)
式(3)中，T=au1+bu2，其中a、b为待定系数，其值可由两种群贡献系数ηx1b1、ηx2b1综合确定(如a=ηx1b1/(ηx1b1+ηx2b1)，b=ηx2b1/(ηx1b1+ηx2b1))。该模型既考虑了组织种群之间耦合度C，又考虑了不同种群之间影响程度η对组织种群协调耦合指数T的影响。基于前人研究成果(邱国栋等，2013)，对比分析式(1)～式(3)不难发现，集群内不同种群影响因子η、单个企业种群生态位宽度n及多个种群生态位协同增长(nij对系数u1、u2的影响)将相互影响，并对对集群协同演化起正反馈作用。因此，上述因素及因素之间的影响机理决定集群协同演化及均衡值，并成为集群协同演化的关键。
结合前文对集群协同演化模式的描述，本文分别讨论自组织和他组织下企业种群影响因子η、单个组织种群生态位宽度n及多个种群生态位协同增长之间的影响机理，剖析其演化过程、稳定性及均衡值。
根据假设(2)～(4)，基于改进Lotka-Volterra模型，可分别构建集群内制造种群独立发展及与其它种群相互影响下的协同演化模型，该模型将战略性新兴产业集群中各类主体按照生态学中种群进行划分，并结合战略性新兴产业集群发展中各主体间深度影响特点(如外部性、创新驱动性等)，将其生态位“态”和“势”映射到Lotka-Volterra模型中，利用模型计算多种群相互影响下的协同演化过程及均衡结果。
基于前文描述和前期研究成果[11]，本节构建自组织下集群协同演化模型(为讨论方便，该模型由制造服务种群、研发服务种群和市场服务种群构成)，其市场份额增长速度为：
(4)
各组织种群市场份额增长达到均衡后，则有式(5)成立：
(5)
式(5)反映出不同服务种群与制造企业种群之间的协同演化关系，该模型可转换为制造企业种群与单个服务种群间的协同演化，以下对其协同演化过程、稳定性及均衡值进行讨论。
2.3.1 单服务种群与制造企业种群协同演化模型
根据式(4)和式(5)，制造企业种群与单个服务种群间(如研发服务)协同演化模式可表示为：
(6)
式(6)中，用
表示服务种群x1对制造企业种群b1的市场份额增长促进系数，其中0<ηx1b1<1，或者ηx1b1>1，分别表示在组织种群交互过程中(如制造企业种群购买研发服务种群的专利产品等)，服务种群x1提供的服务价值弱于或者强于制造企业种群b1自身能够实现的价值(影响因子越大，对制造企业种群的贡献越大，分工与协作效果越明显)，ηb1x1情况类似。当市场份额增长达到稳定值后，式(7)成立：
(7)
式(7)中，由于rx1≠0且rb1≠0，由变量nx1和nb1组成线性方程组构成了稳定条件，见式(8)：
(8)
求解由变量nb1和nx1组成的二元一次方程组(8)，可得稳定点(见图3)：
图3 两组织种群协同演化趋势
图3可解释为：直线ω1=0与直线ψ1=0是两组织种群市场份额增长的可行解，根据其演化规律可进一步分析：
(1)当ηb1x1<1,ηx1b1<1或ηb1x1<1,ηx1b1>1时，稳定态向B演化。这表明，制造企业种群b1对服务种群x1市场份额增长速度影响程度较小。特别地，当ηb1x1→0时，稳定态向B演化，并在B点形成稳定态。这表明，服务种群x1提供的研发服务对制造企业种群b1没有增值优势(或者增值作用较小)，而制造企业种群如果不能为服务种群提供发展所需市场空间，将舍弃服务种群提供的服务，两组织种群之间的互动关系可能扭曲甚至中断，即未形成互惠共生关系，服务种群市场空间逐渐缩少，该种群将逐渐衰落，甚至死亡，并导致产业链条中断，进一步制约产业集群协同演化。
(2)当ηb1x1>1,ηx1b1<1且ηb1x1ηx1b1<1时，稳定态向C演化。这表明，制造企业种群b1对服务种群x1市场份额增长促进作用较大，服务种群x1对制造企业种群b1市场份额增长影响较小(可解释为：服务种群仅承担了制造企业种群整个价值链中的部分环节，对制造企业种群整体市场份额促进作用较小，但制造企业种群提供的市场份额却是服务种群的主要市场，因此对其市场份额增长影响作用较大)。即通过整体布局，利用专业化社会分工，实现不同组织种群的生态位分离，两种群交互后(如专利技术、产品等交易，实现创新驱动发展)，构建互惠共生关系，促进种群生态位错位扩张和集群内生发展，推动总体市场份额增长。
基于以上分析，战略性新兴产业集群中制造企业种群、服务种群等通过生态位分离，通过专业化社会分工与协作，优化社会资源配置，构建互惠共生的生态关系，形成“合力”，推动生态位错位发展，实现不同种群之间功能与优势互补，两组织种群均形成相互促进发展态势，并助推集群协同发展；反之，则很难促进集群内部种群协同演化。
根据方程组(8)的均衡结论并结合图3可知，如果考虑多类服务种群(如通过细分，在更精细化、专业化领域实现技术、知识等突破)同时对制造企业种群产生影响(即
两组织种群达到新均衡时，其市场份额均有望变大。此时，服务种群x1与制造企业种群b1的市场份额增长关系可表示为：
图4 多个服务种群影响下制造企业种群市场份额增长演化趋势
图4中，
和
表示制造企业种群b1与服务种群x1、x2交互后，制造企业种群b1与服务种群x1形成新市场份额增长关系，并在C′点达到均衡。当ψ1=0向平行移动，ω1=0向后，两种群将在C′处形成新均衡，且取得的均衡值大于在C处取得的均衡值。同理，通过分析x2与b1的情况发现，结论相同。
研究表明，通过专业化分工与协作，实现种群生态位分离，构建层次明晰的组织种群生态圈，优化资源社会化配置，有望推动集群内不同组织种群之间高效率均衡。研究还表明，种群影响因子η是种群演化均衡的重要条件，而最大市场份额(最大生态位宽度)则影响演化均衡时不同种群的市场份额。
基于上述结论，结合战略性新兴产业集群发展特点，其管理意义可理解为：作为后发国家，我国战略性新兴产业集群发展面临产业技术、知识储备不足，具体可表示为研发服务种群企业生态位较窄(Nx1较小)。结合前文研究结论可知，当Nx1较小时，两类种群通过交互演化虽然可以取得均衡，但属于一种低效率均衡。结合式(3)可知，这种低效率均衡直接表现为种群耦合协调度不高，无法高效推进集群协同演化。因此，全面推动集群协同演化，除探讨种群之间演化均衡性外，还需要进一步分析如何提高组织种群生态位，并以此提高不同组织种群之间的耦合协调度。
另外，考虑到战略性新兴产业集群协同演化过程呈现出产业指向与放大的生态演化特征，其协同演化过程受市场主导与政府调控的双轮驱动。因此，可以利用政府他组织，对集群中不同组织种群生态位进行调节，以此调控集群内种群耦合协调度，推动集群协同演化与发展。
前文讨论了自组织下集群内制造企业种群与服务种群协同演化过程及均衡性，本节重点讨论在政府调控下，利用他组织推动集群协同演化的有效路径。基于前文建模思路及分析，政府调控下2个服务种群与1个制造企业种群市场份额增长速度模型见式(9)：
(9)
各组织种群市场份额增长达到均衡后，种群市场份额增长关系如式(10)所示：
(10)
对于模型(10)的讨论，可根据政府对战略性新兴产业的培育方向进行分析(如前文所述，作为后发国家，我国战略性新兴产业技术、知识储备不足，则可将主要精力投入关键、共性产业技术培育等领域，即
因此，模型(10)可转换为在政府调控下2个服务种群分别与1个制造企业种群之间的市场份额增长均衡，其讨论结果与上文类似。结合图4及上文模型发现，此时制造企业种群b1与服务种群x1市场份额增长关系见图5。
图5 政府调控下集群协同演化趋势
图5中，
表示政府作用于服务种群x1后，其市场份额增长的新趋势。结合上文分析可知：服务种群x1与制造企业种群b1通过互动发生演化，并在C″点形成新均衡点。如图5所示：向平行移动后，在C″两企业种群取得的均衡值大于在C'处取得的均衡值。同理，可分析政府只作用于制造服务集群b1(或者只作用于服务集群x2)时，得到新均衡值大于原均衡指。
综上所述不难发现：①集群内各组织种群内生耦合协调发展是集群协同演化的关键，这也充分说明在培育、发展与壮大战略性新兴产业集群时，要明确各主体定位，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，形成集群发展合力；②利用政府他组织，形成集群发展推力，调节不同组织种群生态位态，协调各种群之间的耦合协调度，有利于促进集群内种群自组织演化，推动战略性新兴产业集群发展。
结合前文研究假设、过程和结果，本文采用MatlabR2013a软件，对集群自组织演化与他组织演化过程进行模拟与仿真，验证上述条件对集群协同演化的影响，揭示协同演化机理。首先，对集群中不同组织种群之间的演化时间赋予初始值，假设时间t的初始值为1，仿真周期为500个单位时间，以下分别讨论自组织和他组织下的协同演化过程。
为剖析自组织下集群协同演化机理，根据前文研究假设，设定集群内制造企业种群市场份额Nb1=1 000，单个服务种群(如研发服务、市场服务等种群)市场份额的最大值Nx1=Nx2=500，不同种群市场份额增长速度分别为rx1=rx2=0.1,rb1=0.2，市场份额初始状态值nx1=6,nx2=8,nb1=10。结合前文研究过程，分别对种群影响因子ηb1x1,ηx1b1,ηb1x2,ηx2b1赋值，对演化结果进行对比分析。图6、图7分别反映了不同种群影响因子对组织种群市场份额增长的影响过程，图6中两种群市场份额均衡值分别为：
图7中3种群市场份额均衡值
通过仿真与对比分析发现：组织种群影响因子η与市场份额增长率、市场份额增长速度及其均衡状态呈正反馈关系，通过调整组织种群影响因子η，市场份额增长将呈现出不同均衡状态(见图6、图7)。仿真结果还表明，当双方组织种群影响因子均小于1时(尤其是双方影响均较小时η→0)，种群之间很难形成均衡，部分组织种群将走向衰落甚至死亡，导致产业链扭曲甚至中断；而通过调整各组织种群影响因子η，可构建互惠共生的生态关系，实现集群内生发展，优化产业链，并有利于促进集群及组织种群市场份额增长，仿真结果验证了上文推演结果。
为剖析他组织下集群协同演化机理，基于上文设定的参数值，加入政府调控下的相关参数，设定政府对市场的最大投入量Nz=1 000，结合前文研究过程，令rz=0.1，ηz1x1=0.3,ηz1x2=0.2，对演化结果进行对比分析。
图8、图9分别反映了政府调控下不同组织种群市场份额增长过程，图8中两类组织种群市场份额均衡值n‴x1=491,n‴b1=1 295，图8中3类组织种群市场份额均衡值
通过仿真与对比分析发现：组织种群市场份额最大值(生态位宽度)决定均衡点的值，说明当集群内组织种群生态位宽度较小(尤其是当集群产业技术储备不足，缺乏关键、共性技术支撑时)，产业链将处于低效率演化均衡状态，甚至扭曲中断；而政府通过调整不同组织种群生态位宽度，利用他组织协调耦合协调度(见图9)，可助推产业集群高效协同演化，仿真结果验证了上文推演结果。
本文融合协同学、生态学等理论构建集群协同演化模型，开展定性与数值模拟仿真分析，以此对生态关系及其演化过程进行讨论，并对其管理意义进行解释，进而得出如下结论：①考虑到战略性新兴产业集群呈产业导向生态演化等特征，构建基于“自组织+他组织”的战略性新兴产业集群协同演化模式，探索与揭示组织种群影响因子、最大生态位等因素对市场份额增长及其稳定性的影响机理，拓展了产业生态系统理论研究；②面向战略性新兴产业集群，融合协同学、生态学等理论和方法，构建耦合协调度模型和战略性新兴产业集群协同演化模型，开展算例仿真研究。该模型构建思路与分析方法也可应用于传统产业之间、传统产业与新兴产业之间的协同发展研究，是对传统产业协同演化建模方法的升华。
基于上述结论，本文通过构建自组织下集群协同演化模型与他组织下集群协同演化模型，为探索战略性新兴产业集群协同演化路径及制定协同演化策略提供如下参考：
(1)根据战略性新兴产业集群协同演化中反映的生态演化特性，在自组织下，各种群通过“练内功”，调节集群中各主体间的生态位“态”与“势”，以此协调集群协同演化方向和重点，有望提升集群内部各种群之间的耦合协调度。
(2)通过政府导入，构建他组织下集群协同演化模型，利用政府力量，有方向地调节集群中组织种群生态位“态”，可弥补自组织下种群发展“短板”，增加演化动力，调节集群演化趋势，实现高效演化均衡，有望推动战略性新兴产业集群协同发展。
(3)相对于发达国家，我国战略性新兴产业集群在技术、知识等方面储备不足，相关企业种群比较薄弱，集群缺乏协同演化核心动力。为推动集群协同发展，基于集群协同演化机理，本文提出构建“自组织+他组织”的生态关系，形成基于“合力+推力”的动力，以集群内生发展为核心，结合政府对企业种群生态位的调整，可促进战略性新兴产业集群协同演化，为推动战略性新兴产业发展提供理论支撑。
本文构建了“自组织+他组织”的集群协同演化模式，未来将结合具体战略性新兴产业集群，实证研究组织种群影响因子、最大生态位、耦合协调度、政府调控力度与方向等因素对种群协同演化的影响。
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Long Yue1,2
(1.Strategical Planning College, Chongqing Technology and Business University, Chongqing 400067,China;2.Innovation and Entrepreneurship Research Institute, Sichuan University,Chengdu 610064,China)
Abstract：Co-evolution is the effective mode and the inevitable path of strategic emerging industry cluster development. In order to improve the stability and coupling coordination degree of cluster co-evolution, this paper fuses the theory of synergetic and ecology etc, attributing co-evolution of strategic emerging industry cluster to two kinds of ecological relationships that are self-organized co-evolution within the cluster, and other-organized co-evolution under the control of government. This paper also constructs the model of coupling coordination degree, and organization population co-evolution based on improved Lotka-Volterra model, which has been analyzed qualitatively and simulated numerically. The research shows that the factors of population influence and largest niche, etc, have a positive feedback effect on the niche expansion and the evolutionary equilibrium of organization population. By building clustered co-evolution model of "self-organization plus other-organization", taking cluster's self-organization as the core, with the help of other-organization of the government, to adjust the populations niche, which is expected to improve the equilibrium of the cluster evolution and coordination degree of coupling, and promote co-evolution of the strategic emerging industry cluster.
Key Words:Co-evolution Niche; Strategic Emerging Industry Cluster; Collaborative Evolution
收稿日期：2017-07-12 基金项目：国家自然科学基金项目(71303271)；国家社会科学基金项目(15BGL010)；中国博士后科学基金项目(2015M572482,2016T90865)；重庆青年科技人才培养计划项目(cstc2014kjrc-qnrc00003)；重庆市研究生教育教学改革研究项目(yjg153050，2015YJG0105)
作者简介：龙跃(1979-)，男，重庆北碚人，博士，四川大学创新与创业研究所博士后，重庆工商大学商务策划学院副教授，研究方向为创新与创业管理等。
DOI：10.6049/kjjbydc.2017030860
中图分类号：F264.2
文献标识码：A
文章编号：1001-7348(2018)03-0052-08
(责任编辑：王敬敏)