在包容性创新措施安排的模型模拟过程中,我们考虑以下模拟要素:工具、电话、模拟执行人、资金方、决策内容、项目和子项目类型。模拟对象有三种:中小型企业,自发的、非正式的包容性创新组织和正式的包容性创新组织。资金机构不是作为一个模拟单元,而是作为管理工具,决定对模拟对象和模拟内容是否进行投资,投资额度多大,决策会议参与者的模拟人提供资金,以便让他们选择模拟化项目类型。在创新网络中,针对大学、行业和研究资助机构之间的链接建模时,要考虑到上述所有模拟类型。在我们的应用程序域中,非政府组织是在包容性创新措施安排建模过程中起着重要作用的模拟对象,但我们不对其进行深入研究。
在图8−3中,包容性创新措施安排的模拟有两个基本输入:知识库存和资本存量。投资决策者、项目和子项目模拟人均拥有知识库存和资本存量。构建包容性创新措施的结构包含的物元组有:资助机构模拟人、项目与子项目类型、民间社会组织、监管机构的模拟人。我们假设,决策内容作为执行模拟人提供的知识库的一部分,继承所有执行模拟人的研究方向和技术重点,同时附加输入一个应用程序域。一旦完成决策内容规划,应用程序将被实例化,执行模拟人将决策内容提交给资助机构。
包容性创新措施安排的模拟有5个基本输出:包容性创新措施的敏感度指标、包容性创新措施敏感度计算结果、包容性创新措施敏感性的出现、敏感度作为包容性创新措施的调节因素、社会资本库存。包容性创新措施的敏感度指的是具有给定研究方向、技术重点和应用领域的项目在其执行之前、期间或之后可能会遇到包容性创新措施问题的统计概率。这个概率根据涵盖的所有相同创新方向、技术重点和应用领域的历史数据进行分配。包容性创新措施的敏感度需要计算,一般具有三个参数:项目或子项目类型、模拟实例化的研究方向、技术重点和应用领域投资额。计算包容性创新措施的敏感度主要考虑资助机构的资助计划。模拟小组根据研究资助机构的要求编写包容性创新措施的内容,结合研究方向和应用领域的技术重点来确定包容性创新措施的敏感度。资助机构给出了项目建议书的技术重点和潜在应用领域的资格,资金提供方有一定的自由来为包容性创新措施的具体内容定义具体的应用领域,从而影响包容性创新措施的敏感度。包容性创新措施的敏感度作为“调节”变量,为项目在包容性创新措施的四个维度中分配更多的资源创造条件,以使项目更符合“包容性创新”的目的和要求。包容性创新措施结构的维度模拟值用社会资本库存来表示,把信任、信息共享、关系规范与制裁作为社会资本的三个维度,这三个维度与包容性创新措施结构的四个维度密切相关。
在以投资额度为依据的包容性创新决策中,模拟从零时刻投入,若运行到时刻t时单位时间内平均投资额为Z(t)。第一次决定实施创新项目的投资额限度为Z,则进行包容性创新。按照这种策略,包容性创新项目实施的间隔期Yz为:
上式中,Z可根据创新项目在单位时间内投资额最小的原则来确定。
实施某种包容性创新项目的决策,是以每次投资额的大小为依据的,即规定投资限度,当某次投资前估计费用超过该限度时就放弃投资该创新项目。这种决策方式的不足之处在于所确定的创新项目仅依靠每次的投资额。如果每个包容性创新项目的投资费用不超过某一限度,但几个包容性创新项目累积投资费用已很大,就会错过许多必要的创新。为解决这一问题,就应考虑维持投资创新项目的数量,再以投资额度作为依据。(www.xing528.com)
模拟决策所需输入的数据主要包括三个:第一,各个时段内的包容性创新项目数;第二,每个时段内各包容性创新项目投资额的统计数据;第三,包容性创新项目的投资额度。
一般来说,每个包容性创新项目的投资额是与创新平台运行累积时间有关的随机变量。因为单个包容性创新项目的时长和创新周期相比往往很小,我们可近似假设在一个时段内包容性创新项目的投资额与实施决策的先后次序无关。对于给定的Z值,模拟过程如下:第一,根据包容性创新项目分布的统计数据用蒙特卡洛模拟法确定各个时段内的包容性创新项目的个数;第二,根据均匀分布的随机数以确定每个时段内包容性项目实施的具体时刻;第三,根据包容性创新项目投资额分布的统计数据,用蒙特卡洛模拟法确定单个时段内包容性创新项目投资额;第四,依据包容性创新项目实施的先后次序将投资额累加并由上式确定Yz。将上述过程重复多次后可得特定Z值下创新周期Yz的期望值E(Yz),由下式确定相应的包容性创新项目在单位时间内的投资额Kz。
由上式选择Z=Z´,使得创新决策接近最优。
包容性创新措施安排领域的模拟旨在把握政策干预以及非政府组织作为调解员的作用,评价决策内容的影响,通过多准则决策分析算法,建立一个所谓的包容性创新“监管结构”,该结构的价值可以通过资助机构发出的信息(图8−3中的FA)进行调整。可以看出,包容性创新决策模拟的输入要求是比较容易满足的,这些数据可根据试验结果提供或由用户根据过去的统计资料获得,因而使得模拟决策具有一定的基础。
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