杨国忠，周午阳

（中南大学商学院，湖南长沙 410083）

如今人类社会经济蓬勃发展，与之形成鲜明对比的即是生态环境的日益恶化，过度捕捞、乱砍滥伐时有发生，空气污染、垃圾成山、物种灭绝的现象愈演愈烈，环境问题已然成为全球性的经济发展议题［1］。在低碳背景下，我国积极推动全球气候治理多边进程，坚持创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，实现社会经济可持续发展［2］。国务院在2021 年10 月24 日发布的《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》中明确指出要构建绿色低碳循环发展经济体系，提升能源利用效率。随着我国经济发展进入新常态，生态创新已初见成效，但仍然面临营商环境和政策机制不完善、研发成本高等障碍［3-4］，商业化扩散存在较大阻力。因此，研究企业生态创新扩散，既是实现我国生态文明建设的需要，也是实现企业可持续成长的需要。

1 文献综述

关于技术扩散的研究最早可追溯至20 世纪，Rogers［5］认为技术扩散是技术随着时间的推移通过各种渠道传播到社会系统的过程，扩散过程分为了解、兴趣、评估、试验和采纳五个阶段。Bass［6］提出了经典的“S”形增长曲线的Bass 模型。这些传统的技术扩散理论为生态创新扩散的研究提供了理论基础。目前国内外学者对生态创新扩散的研究颇有成果，针对生态创新扩散的定义，诸多学者各抒己见，本文更认同田红娜等［7］的观点，生态创新扩散是指在一定环境条件下，创新扩散源提供的生态创新成果通过中介渠道最终被创新接受体接收采纳的过程。

现阶段，国内外学者对生态创新扩散的研究大都集中在两方面，一是对扩散过程模型的研究，例如袭希等［8］构建低碳技术扩散的逾渗模型并做了仿真实验。李真等［9］基于消费者互动网络采用计算实验方法构建模型，模拟相关参数变化对绿色产品扩散的影响。Kok 等［10］追踪了美国48 个大都市地区绿色建筑的扩散情况，探讨绿色建筑在空间和时间上扩散的速率以及决定因素。Wang 等［11］基于Bass模型构建出新能源产业的领先技术扩散模型。二是对扩散影响因素的研究，学者重点聚焦于政府管制对生态技术扩散的影响，例如，张倩等［12］分析了3种环境规制工具（排污税、排污许可证和排放标准）和不同环境规制强度对企业绿色技术扩散的影响，为政府制定环境规制政策提供了新思路。宋英杰等［13］从横向纵向两方面分析了环境分权对环保技术扩散的影响。张跃胜［14］从地区差异角度，发现技术存量、技术吸收能力、碳减排技术补贴和碳排放税均会对碳减排技术扩散产生影响。Cantonoa 等［15］结合消费者的传染特征和主体特征建立了一个新技术扩散的网络模型，分析了补贴政策和学习曲线效应对新生态技术扩散的影响。Foxon 等［16］定性分析了环境政策对国家可持续创新扩散的影响，研究提出应当结合创新现状制定政策，并应该运用系统思维。Halkos 等［17］从国家层面分析外商投资、国民教育水平、体制效率和管理质量对环保技术扩散的影响。

总之，学者们对生态创新扩散的研究较为翔实，但角度较为单一且基本是从宏观视角来分析。然而，生态创新扩散涉及多个主体且扩散环境复杂多变，其内在机制仍有待探索，于是，有学者引入博弈论来深入研究微观层面的生态创新扩散机制。肖汉杰等［18］考虑到技术协同效应，引入环境友好技术互补系数和风险损益，构建低碳环境友好技术创新扩散的演化博弈模型。于丽静等［19］和曹霞等［20］构建了物流企业、政府与消费者三方博弈模型，并用数值仿真分析不同参数变化对系统演化路径的影响。罗明等［21］构建政府和企业的协同环境治理博弈模型，分析了环境税率、系统突变率和主体学习能力对系统演化结果的影响。Mohsin 等［22］构建了制造商和零售商之间的完全信息微分博弈模型，比较集中决策和分散决策的均衡解并且设计出动态批发价格机制的新合作协调模型。Galasso 等［23］建立了一个绿色技术采纳博弈模型，分析了在消费者补贴、企业生产成本不对称等不同情形下的产品市场竞争博弈的结果。Carfi 等［24］将博弈论应用于低碳技术在国际合作和推广方面，在双赢的情况下寻找帕累托最优解。Wang 等［25］构建了政府、创新供给企业和潜在需求企业三方博弈模型。Zhang 等［26］构建复杂网络环境下企业绿色技术扩散的演化博弈模型，模拟分析补贴、环境税和碳交易市场等市场导向政策对扩散的影响。

梳理文献发现，国内外学者对生态创新扩散的模型、影响因素和博弈相关方面研究较为充分。但现有研究过多关注生态创新扩散的宏观层面，在微观层面也仅仅关注了企业与利益相关方之间的联系，忽视了绿色供应链层面企业的相互影响，尤其是供应链上下游企业间的演化博弈机理。基于此，本文基于绿色供应链的视角，采用演化博弈方法构建供应商与生产商的博弈模型，分析绿色供应链上下游企业生态创新扩散的演化稳定性，从而提出政策建议。

2 基本假设与模型构建

生态创新包括管理创新、产品创新、末端处理技术创新和清洁流程工艺创新［27］。管理创新是指重新定义生产和运营流程以提高内部效率；产品创新是设计出更低碳环保的产品；末端处理技术创新注重回收处理在生产过程中产生的废弃材料和副产品；清洁流程工艺创新是在生产流程的各个环节减少污染和浪费、提高能源利用效率。在供应链中加入“绿色”一词意味着从与自然环境结合的角度来看待供应链，绿色供应链层面的生态创新扩散主要涉及管理创新和清洁流程工艺创新两方面。同时，为了发展绿色经济，政府也将采取必要的宏观调控措施来引导企业生态创新扩散。

本文考虑的供应链模型是在政府参与模式下的由上游多个供应商和下游多个生产商构成的两层供应链结构，在供应链视角下的生态创新扩散存在两种机制，其一是供应商为创新提供方，生产商是创新采纳方；其二是生产商为创新提供方，供应商是创新采纳方。若是下游生产商研发出新的清洁工艺技术或者掌握着先进的管理创新知识技能，出于获取垂直分工利益的考虑，下游生产商将自身的生态创新出售给上游供应商以保证绿色原料的供应；而上游生产商因为引入生态创新需付高额的费用，其本身并不愿意采用，在政府管制下，必须使其采用生态创新后的收益不小于采用之前方可实现扩散成功。当上游供应商研发出新的清洁工艺技术或者掌握着先进的管理创新知识技能，若将创新提供给下游企业，可使其具备应用上游绿色产品系统的能力从而进一步开拓市场，但下游企业获得该技术提升自身能源利用效率后或许会减少对上游原料的需求量。

综上所述，供应链上下游企业之间存在相互制约的影响。供应商和生产商各自无法获得对方全部信息，只能对有限的信息作出有限理性决策，经过多次重复且动态的博弈，最终达到稳定的策略。根据李昆［28］和方竺乾等［29］的研究框架，在此基础上运用演化博弈方法并加入供应链的特征加以改进，本文提出如下假设：

假设1：若供应商和生产商均不进行生态创新，则双方的收益分别为若供应商和生产商进行生态创新，则双方的研发成本分别为供应商进行创新扩散（采纳）的概率为，生产商进行创新采纳（扩散）的概率为，且为时间t的函数。

假设2：若是供应商研发出清洁工艺创新技术或掌握先进的管理创新知识技能，保障了原材料的绿色度，相应提高了供应链终端产品的绿色度，消费者需求也随之增加，供应商增加的经济收益计为。生产商若想引入供应商的技术和知识需要支付专利费，生产商采纳后增加的经济收益为，并且生产商通过采纳生态创新提升了自身能源利用效率后，会相应减少上游原料的需求量，这使供应商遭受经济损失；而生产商若不采纳新的技术和知识，也将分享供应商碳减排带来的收益即“搭便车”行为，生产商的搭便车收益为，且。

假设3：若是生产商研发出清洁工艺创新技术或掌握先进的管理创新知识技能，减少了加工环节碳排放进而提高终端产品绿色度，消费者需求随之增加，生产商增加的经济收益计为，同时生产商提升自身能源利用效率会相应减少上游原料的需求，这使供应商遭受经济损失。供应商若想引入新的技术和知识需要支付专利费，采纳后供应商增加的经济收益为；供应商若不采纳新的技术和知识，也可获得生产商碳减排带来的共享收益即“搭便车”行为，供应商的搭便车收益为，且。

假设4：若生态技术得到扩散即生产商和供应商都具有新的生态技术，这对整条供应链的环保建设有所贡献，供应链的绿色度大幅提升、整体竞争力显著增强，创造出“1+1 ＞2”的协同效应［30］，供应商和生产商获得的协同效益分别为

假设5：政府为了发展低碳经济鼓励企业进行生态创新扩散，对积极扩散创新成果的企业按其研发投入给予各种优惠补贴，补贴系数（i=1 表示供应商，i=2 表示生产商；，对不采纳生态技术的企业给予一定的惩罚（i=1 表示供应商，i=2 表示生产商），同时对采取创新保护主义的企业推行一定的限制政策使其受到损失（i=1 表示供应商，i=2 表示生产商）。

根据以上假设构建的支付矩阵如表1和表2所示。

表1 供应商是技术扩散方而生产商是采纳决策方

表2 生产商是技术扩散方而供应商是采纳决策方

3 模型求解及分析

3.1 供应商为扩散方的博弈模型

供应商采取生态技术保护的收益为：

供应商的平均收益为：

生产商采纳生态技术的收益为：

生产商不采纳生态技术的收益为：

生产商的平均收益为：

根据Malthusian 动态方程原理，得到供应商和生产商生态技术扩散的复制者动态方程分别为：

应用雅克比矩阵的局部稳定性来进行系统均衡点的稳定性分析。该博弈系统的雅克比矩阵如下所示：

当平衡点使得detJ（J行列式的值）＞0 且trJ（J行列式的迹）＜0 时，平衡点处于局部稳定状态。以此为判定依据得出稳定点及其所对应系统演化状态的推论，具体分析见表3～表6 所示。

表3 推论1 情况下的稳定性分析

表4 推论2 情况下的稳定性分析

表5 推论3 情况下的稳定性分析

表6 推论4 情况下的稳定性分析

图1 供应商为扩散方的系统演化相位图

3.2 生产商为扩散方的博弈模型

供应商采纳生态技术的收益为：

供应商不采纳生态技术的收益为：

供应商的平均收益为：

生产商采取生态技术扩散的收益：

生产商采取生态技术保护的收益：

生产商采取生态技术保护的收益：

根据Malthusian 动态方程原理，得到供应商和生产商生态技术扩散的复制者动态方程分别为：

当平衡点使得detJ（J行列式的值）＞0 且trJ（J行列式的迹）＜0 时，平衡点处于局部稳定状态。以此为判定依据得出稳定点及其所对应系统演化状态的推论，具体分析见表7 和表8 所示。

表7 推论5 情况下的稳定性分析

表8 推论6 情况下的稳定性分析

图2 生产商为扩散方的系统演化相位图

4 数值分析

下面运用MATLAB2017b 软件进行仿真，结合现实状况分别对供应商为扩散方、生产商为采纳方的系统a 和生产商为扩散方、供应商为采纳方的系统b 进行数值分析，探求各参数变化对各系统演化的影响。假设系统演化的初始点

4.1 专利费对系统演化的影响

模型参数设为I1=18，I2=18，F1=25，F2=25，W1=20，W1=20，β1=5，β2=5，α1=0.15，α2=0.15，K1=2，K2=2，C1=2，C2=2，g1=15，g2=15。P1和P2分别取4、8、12、16、20，供应商为扩散方的系统a 演化情况和生产商为扩散方的系统b 演化情况分别如图3（a）和图3（b）所示。

图3 专利费变化对系统演化的影响

观察图3（a）可以看出，当专利费为4 和8 时，系统a 演化至供应商保护创新而生产商采纳创新的策略状态，此时生态创新未能扩散；当专利费提高到12 和16 时，系统a 演化至供应商扩散创新且生产商采纳创新的稳定状态，生态创新得以成功扩散；而当专利费提高到20 时，系统a 演化至供应商扩散创新而生产商不采纳创新的稳定状态，生态创新扩散趋向失败。观察图3（b）可以看出，当专利费为4、8、12、16 时，系统b 演化至生产商扩散创新且供应商采纳创新的策略状态，生态创新成功扩散；当专利费提高到20 时，系统b 演化至生产商扩散创新而供应商不采纳创新的稳定状态，此时生态创新未能扩散。

观察专利费对系统a 和系统b 中的采纳方的决策行为影响可知，随着费用的提高，采纳方的策略逐渐从采纳生态创新转移至不采纳生态创新。观察扩散方决策行为影响可知，对于系统a 而言，专利费提高到一定阈值时扩散方才会选择扩散生态创新；但是对于系统b 而言，不同的费用对扩散方的演化路径影响不大，最终都会演化到扩散生态创新的策略状态，这是因为供应商扩散生态创新会造成其一定程度的未来间接损失，所以需要一定的专利收入来弥补。

4.2 协同效益对系统演化的影响

模型参数设为P1=16，P2=12，I1=18，I2=18，F1=25，F2=25，W1=20，W2=20，α1=0.15，α2=0.15，K1=2，K2=2，C1=2，C2=2，g1=15，g2=15。β1和β2分别取0、1、3、5、8 时，供应商为扩散方的系统a演化情况和生产商为扩散方的系统b 演化情况分别如图4（a）和图4（b）所示。

图4 协同效益变化对系统演化的影响

由图4（a）可知，当协同效益为0、1、3 时，系统a 演化至供应商保护创新而生产商采纳创新的策略状态，生态创新未能扩散。当协同效益增长至5 和8 时，系统a 演化至供应商扩散创新且生产商采纳创新的稳定状态，生态创新成功扩散。由图4（b）可知，当协同效益为0、1、3 时，系统b 演化至生产商扩散创新而供应商不采纳创新的策略状态，生态创新未能扩散。当协同效益逐渐增加至5 和8 时，系统b 演化至生产商扩散创新且供应商生态创新的稳定状态，此时生态创新得以成功扩散。

观察协同效益对系统a 和系统b 中的扩散方和采纳方的决策行为影响可知，不论是系统a 还是系统b，随着协同效益的提高，上游供应商的策略逐渐从保护（不采纳）生态创新转移至扩散（采纳）生态创新；而不同的协同效益对下游生产商的演化路径影响不大，最终都会演化到采纳（扩散）生态创新的策略状态。

4.3 “搭便车”收益对系统演化的影响

模型参数设为P1=16，P2=12，I1=18，I2=18，F1=25，F2=25，W1=20，W2=20，α1=0.15，α2=0.15，β1=5，β2=5，K1=2，K2=2，C1=2，C2=2。g1和g1分别取7、11、15、19、23 时，供应商为扩散方的系统a 演化情况和生产商为扩散方的系统b 演化情况分别如图5（a）和图5（b）所示。

图5 “搭便车”收益变化对系统演化的影响

由图5（a）可知，当“搭便车”收益低于19 时，系统a 演化至供应商扩散创新且生产商采纳创新的策略状态，此时生态创新成功扩散；当“搭便车”收益增长至23 时，系统a 演化至供应商扩散创新而生产商不采纳创新的状态，生态创新未能扩散。由图5（b）可知，当协同效益为7、11、15 时，系统b 演化至生产商扩散创新且供应商采纳创新的策略状态，生态创新成功扩散；当“搭便车”收益逐渐增加至19 和23 时，系统b 演化至生产商扩散创新而供应商不采纳创新的状态，此时生态创新扩散失败。

观察“搭便车”收益对系统a 和系统b 中的采纳方的决策行为影响可知，“搭便车”收益的增长会降低采纳方采纳生态创新的积极性。

4.4 政府补贴系数对系统演化的影响

模型 参数设为P1=16，P2=12，I1=18，I2=18，F1=25，F2=25，W1=20，W2=20，β1=5，β2=5，K1=2，K2=2，C1=2，C2=2，g1=15，g2=15。α1分别取0、0.05、0.1、0.15、0.3，供应商为扩散方的系统a 演化情况如图6（a）所示，α2分别取0、0.15、0.3、0.5、0.7，生产商为扩散方的系统b 演化情况如图6（b）所示。

图6 政府补贴变化对系统演化的影响

由图6（a）可知，当α1取0 和0.05 时，系统a演化至供应商保护创新而生产商采纳创新的策略，生态创新扩散没有成功。当α1取0.1 及以上时，系统a 演化至供应商扩散创新且生产商采纳创新使得生态创新成功扩散的稳定状态。由图6（b）可知，不管α2取何值，系统b 均演化至生产商扩散创新且供应商采纳创新使得生态创新成功扩散的稳定状态，但随着补贴系数的增加，生产商向扩散生态创新策略的方向演化速度略有加快。

总之，政府补贴对系统向生态创新成功扩散的稳定状态演化有明显的促进作用。但对于系统a 而言，只有政府补贴达到一定的阈值后才能推动生态创新的成功扩散。

4.5 政府对扩散方惩罚力度对系统演化的影响

模型参数设为P1=16，P2=12，I1=18，I2=18，F1=25，F2=25，W1=20，W2=20，α1=0.15，α2=0.15，β1=5，β1=5，K1=2，K2=2，g1=15，g2=15。C1分别取0、1、2、3、4 时供应商为扩散方的系统a 演化情况如图7（a）所示，C2分别取0、2、4、6、8 时生产商为扩散方的系统b 演化情况如图7（b）所示。

图7 惩罚扩散方的力度变化对系统演化的影响

由图7（a）可知，当C1取0 时，系统a 演化至供应商保护创新而生产商采纳创新的策略状态，此时生态创新未能扩散，而C1加大到1 以上时，供应商因忌惮高罚金逐渐朝着扩散创新演化，系统a 演化生态创新成功扩散的稳定状态。由图7（b）可知，不管C2取何值，系统b 均演化至生产商扩散创新且供应商采纳创新使得生态创新成功扩散的稳定状态，但随着补贴系数的增加，生产商向扩散生态创新策略的方向演化速度略有加快。

以上说明对扩散方的惩罚机制对生态创新的成功扩散有一定的推动作用。随着惩罚力度的提高，系统a 扩散方的策略逐渐从保护生态创新转移至扩散生态创新，系统a 也逐渐演化到生态创新成功扩散的稳定状态。

4.6 政府对采纳方惩罚力度对系统演化的影响

模型 参数设为P1=16，P2=16，I1=18，I2=18，F1=25，F2=25，W1=20，W2=20，α1=0.15，α2=0.15，β1=5，β2=5，C1=2，C2=2，g1=15，g2=15。K1和K2分别取0、1、2、3、4 时，供应商为扩散方的系统a演化情况和生产商为扩散方的系统b 演化情况分别如图8（a）和图8（b）所示。

图8 惩罚采纳方的力度变化对系统演化的影响

由图8（a）可知，当K2取0 时，系统a 演化至供应商扩散生态创新而生产商不采纳生态创新的策略状态，此时生态创新未能扩散，而K2逐渐加大到2 时，生产商因忌惮高罚金逐渐朝着采纳生态创新演化，系统a 演化生态创新成功扩散的稳定状态。由图8（b）可知，当K1取0 时，系统b 演化至生产商扩散创新而供应商不采纳创新的策略，生态创新扩散没有成功，而K1逐渐增加到2 以上时，供应商因忌惮高罚金逐渐朝着采纳生态创新演化，系统b演化至生态创新成功扩散的稳定状态。

总的来说，政府对采纳方的惩罚机制对系统向生态创新成功扩散的稳定状态演化有显著的推动作用。相较于前两种规制手段，政府对采纳方惩罚力度效果更为显著。

5 结论与建议

本文基于绿色供应链视角，利用演化博弈方法构建了供应商和生产商的两种博弈模型，分析生态创新扩散的稳定性问题，并运用MATLAB2017b 软件仿真研究不同参数变化对生态创新扩散演化轨迹的影响。结果表明：（1）绿色供应链的生态创新扩散是适合规模化生产的合作模式，即研发出生态核心技术或者掌握先进的管理创新知识技能的企业可以采用外包战略，与上下游企业分享技术或知识从而获取更多市场份额及企业影响力，获得战略高回报；而处于创新采纳方的企业往往选择引入生态创新，提高资源利用效率的同时也获取更高收益。（2）生产商研发出生态创新更有利于该创新的扩散；供应商扩散自身研发的生态创新会有未来的间接损失，导致其需要一定的专利费或政府补贴等补偿来弥补这些损失。（3）协同效益和专利费对生态创新扩散有一定的促进作用，尤其是当上游供应商企业选择提供或采纳生态创新存在正净收益时，生态创新才能成功扩散；此外，“搭便车”收益会降低采纳方选择采纳生态创新的积极性。（4）政府的奖罚机制对生态创新扩散的影响不同。相较于政府对扩散方的奖惩机制，政府提高对采纳方惩罚力度更能有效促进供应链层面的生态创新扩散；政府对扩散方的奖惩机制中，对供应商作为扩散方时的作用较为显著，而对生产商作为扩散方的影响有限。

基于以上研究及结论，为构建更有效的绿色供应链企业生态创新扩散机制，本文给出以下建议：（1）目前我国生态创新发展处于起步阶段，研发成本较高、创新动力不足，政府应以财税补贴为主、辅之适度的惩罚措施，并搭建产学合作的创新研发应用平台，鼓励科研机构投入到生态创新的研究，采用生态创新研发到产业化的一体化模式，降低企业研发成本的同时也促进生态创新的商业化应用。（2）政府制定补贴监管政策要有针对性，根据上文博弈分析，上游供应商扩散生态创新会给自身带来一定损失，政府应及时调整财政补贴、税收优惠、产业扶持等政策，加大对供应商的扶持；同时对创新采纳方辅以一定监管力度，完善各项管理措施的协调配合，充分调动采纳方的积极性。（3）政府应建立起绿色化和市场化有机结合的市场经济制度，并且完善生态知识产权的保护机制，利用网络媒体宣传绿色创新的效益，培养公众绿色消费习惯，提高市场需求，使企业能够从生态创新的研发中获得更多收益，激发企业生态创新的内在动力并激励企业自愿扩散技术和知识。（4）供应链中的上下游企业应从整条供应链的绿色可持续发展角度出发，建设供应链诚信机制，共同打击“搭便车”行为，以绿色、生态、环保为基本理念，优化生产环节，最大限度利用资源，提升供应链绿色度和竞争力从而实现更高利润。