技術(shù)變遷路徑依賴演化博弈分析報告

1、2005 中國經(jīng)濟學年會論文（管理經(jīng)濟學）技術(shù)變遷路徑依賴的演化博弈分析姜晨 劉漢民（暨南大學管理學院，廣州 510632 ）摘要 : 技術(shù)變遷的過程存在路徑依賴的現(xiàn)象。非對稱復制動態(tài)博弈模型顯示，對初始采用某一技術(shù) 的概率的偏愛使得技術(shù)變遷過程趨同于或被鎖定于博弈的一個均衡點，技術(shù)演化存在多重均衡。技術(shù)變 遷的過程既可能出現(xiàn)非效率技術(shù) “鎖定”的結(jié)果， 也可能出現(xiàn)非效率技術(shù)被更有效率的技術(shù)取代的結(jié)果。 最終哪個技術(shù)取得優(yōu)勢地位受許多因素影響。關(guān)鍵詞 : 路徑依賴；演化博弈；多重均衡中圖分類號： F062.4 文獻標識碼： A0 引 言 演化博弈論是博弈論的一個新的分支，它在生物學進化論的基礎(chǔ)

2、上發(fā)展起來，將人類的經(jīng)濟活動和 競爭性經(jīng)濟行為同生物的進化相類比，研究人類經(jīng)濟行為的策略和行為方式的均衡以及向均衡狀態(tài)的調(diào) 整、收斂的過程與性質(zhì)。由于在有限理性條件下，博弈方之間的策略均衡往往是學習調(diào)整的結(jié)果而不是 一次性選擇的結(jié)果。因此，與傳統(tǒng)的博弈分析不同，演化博弈分析的核心不是博弈方的最優(yōu)策略選擇， 而是有限理性博弈方組成的群體成員的策略調(diào)整過程、趨勢和穩(wěn)定性。正是這個特點使得演化博弈在解 釋各種社會經(jīng)濟現(xiàn)象時表現(xiàn)出強大的能力。 近年來，演化博弈已被廣泛應用到社會習俗 （Young,1993 1）， 經(jīng)濟制度（青木昌彥， 19992 ）和公司治理（吳炯， 20043 ）等諸多領(lǐng)域的分析。

3、本文將演化博弈運用 到技術(shù)變遷的分析中發(fā)現(xiàn)，技術(shù)變遷中多重均衡、技術(shù)鎖定 （lock in） 、路徑依賴的特征都可以得到論 證解釋，并且利用演化博弈的分析和結(jié)論，可以對技術(shù)鎖定的路徑破解提供啟示，從而進一步加深對技 術(shù)變遷本質(zhì)的認識。1 文獻回顧技術(shù)變遷中路徑依賴 （ path dependence ）的思想最早見于經(jīng)濟史學家、 美國斯坦福大學教授 Paul A. David 于 1975年出版的 技術(shù)選擇、 創(chuàng)新和經(jīng)濟增長 一書，不過當時并未引起重視。 八十年代， David 與美國圣達菲研究所的 W.Brian Arthur 4 5 教授將路徑依賴思想系統(tǒng)化，很快使之成為現(xiàn)代經(jīng)濟學中發(fā) 展

4、最快、應用價值最高的學說之一。 David 的路徑依賴思想來自于他對打字機史的研究。1936年，美國發(fā)明家 Dvorak博士歷經(jīng)十余年的研究，發(fā)明了一種新的鍵盤，起名為ASK鍵盤（美式簡化鍵盤，American Simplified Keyboard，后被稱為DSK鍵盤），聲稱比打字機發(fā)明者、 美國人Sholes 1870年設(shè)計的、現(xiàn)在通用的 QWERT鍵盤效率更高。據(jù)說，當初Sholes在研制打字機時，為了解決打字員打字速度過快造成擠塞的問題，故意打亂了字母排列順序，而按照直到今天仍通行的QWERTY序排列。不過，ASK鍵盤并沒有站住腳，慢慢地銷聲匿跡了，QWERTY蟲霸鍵盤市場。David

5、（1985）認為，QWERT鍵盤之所以能在市場上占統(tǒng)治地位，不是因為它最好，而是因為它最早。這種情況被稱為路徑依 賴。對非理性路徑的依賴將舊技術(shù)的使用者鎖定在過時的技術(shù)解決方案中。在經(jīng)濟史文獻中，除了打字機鍵盤外，學者們發(fā)現(xiàn)許多技術(shù)存在可能非效率的現(xiàn)象。在19世紀90年代，汽車可以用蒸汽、或汽油、或電池作為動力，核能可以由輕水、或汽冷、或重水、或鈉冷反應堆來 產(chǎn)生；錄象機可以按 Betamax或VHS式來制造、計算機操作系統(tǒng)中的MAC IBM以及微軟等等。然而最 終只有一種技術(shù)在技術(shù)競爭中占據(jù)相對優(yōu)勢地位，技術(shù)變遷中普遍存在路徑依賴和技術(shù)“鎖定”效應。 這些現(xiàn)象是如何產(chǎn)生以及是否可以改變一直是

6、經(jīng)濟學家關(guān)心的問題。David(1985,1987) 6 7 指出了三種可能導致技術(shù)變遷路徑依賴現(xiàn)象的原因：技術(shù)的相關(guān)性(technical interrelatedness) 、投資的準不可逆性( quasi-irreversibility )和正的外部性或規(guī)模 的報酬遞增。 Arthur ( 1989，1994)重點研究了技術(shù)變遷中遞增報酬與路徑依賴的關(guān)系。他認為技術(shù)通 過四種機制顯示報酬遞增：第一種是用中學：技術(shù)被采用的越多，使用它們獲得的經(jīng)驗越多，它們被改 進的越多，從而被采用的越多；第二種是網(wǎng)絡外部性：技術(shù)的第一個采用者根據(jù)自己的需要和偏好選擇 技術(shù)并把外部性加于下一個采用者，而不是

7、探索最終能給所有人帶來更高報酬的有前途的、但成本高昂 的技術(shù)。第三種是規(guī)模經(jīng)濟：大規(guī)模組織或固定成本，隨著產(chǎn)量的增加會出現(xiàn)單位成本下降的優(yōu)勢。第 四種是適應性預期：市場越是流行，人們越是相信它會進一步流行 , 實現(xiàn)自我增強的良性循環(huán) , 從而在 競爭中戰(zhàn)勝對手。相反 , 一種較之其他技術(shù)具有更優(yōu)良品質(zhì)的技術(shù)可能由于晚一步 , 沒有得到足夠的追 隨者而陷入惡性循環(huán) , 甚至被鎖定在某一無效率的狀態(tài)下 , 難以自拔?？傊?, 細小或偶然的事情和事件 通常會把技術(shù)發(fā)展引入特定的路徑 , 而不同的路徑會導致完全不同的結(jié)果。David和Arthur認為技術(shù)變遷是一受"正反饋機制”影響的系統(tǒng)，它

8、具有如下幾個特征：(1)多重均衡(mutiple equilibria) ,即系統(tǒng)演進的結(jié)果不是單一的 , 而是存在多種選擇的方案； (2) 閉鎖，即一旦偶然性因素使某一方案被采納，收益遞增機制便會阻止它受外部因素的干擾或被其他方案替代；(3) 可能非效率,人們對其他方案的利用開發(fā)和動態(tài)認識被阻止 ,從而使陷入閉鎖狀態(tài)的方案并非最優(yōu)； (4) 路徑 依賴, 即系統(tǒng)演進的路徑?jīng)Q定于系統(tǒng)的初始狀態(tài) ,對初始狀態(tài)中的偶然性事件十分敏感 ,系統(tǒng)一旦采納某 方案, 該系統(tǒng)的演進路徑便會呈現(xiàn)前后連貫、相互依賴的特點。我國學者蔣德鵬和盛昭瀚(2001 )8通過建立動態(tài)隨機系統(tǒng)模型也論證了技術(shù)變遷中多重均衡性

9、與鎖定現(xiàn)象出現(xiàn)的可能，不過，也有學者反對技術(shù)變遷中路徑依賴的觀點。1990年，美國得克薩斯大學達拉斯分校的Leibowitz和Margolis ( 1990)批評了 David關(guān)于路徑依賴的觀點，認為DSK鍵盤比QWERTY盤效率更高的斷言是由一些有欠缺和值得懷疑的證據(jù)支持的，而且，工效學的研究證明，Dvorak的發(fā)明并沒有太大的、科學上可以信賴的優(yōu)點。QWERTY只所以存續(xù)下來，不過是打字機生產(chǎn)者之間激烈競爭的結(jié)果，而不是所謂的路徑依賴的結(jié)果。Leibowitz和Margolis ( 1994) 10進一步認為，路徑依賴的破除可以通過兩種方式達到：提前預見到不同選擇的結(jié)果和有機會在選擇前進行

10、充分溝通。除非經(jīng)濟主體不愿意改 變，否則路徑依賴并不是不可避免的。我們認為，David和Arthur與Leibowitz和Margolis的觀點都有失偏頗。前者忽視了存在路徑破解的 種種可能，而后者假設(shè)經(jīng)濟主體是“超理性”的，具有完全的預見能力，這與現(xiàn)實中人的“有限理性” 是相悖的，且信息不完全和交易成本的存在妨礙著事前的充分溝通。我們用非對稱復制動態(tài)博弈模型證 明，在技術(shù)變遷中，路徑依賴和非路徑依賴都是存在的，而且路徑依賴在一定條件下是可以破解的。2 技術(shù)變遷的非對稱復制動態(tài)博弈模型演化博弈包含如下的假設(shè)： 1、采用高得益策略的博弈方與那些采用低得益策略的博弈方相比，更容易重復自己的策略；因

11、而長期來看后者在人群中的比例將會減少；2、博弈方具有模仿其他博弈方的行為，而且得益與模仿的傾向間存在著相關(guān)性，這可以理解為博弈方模仿的概率與自己的概率負相關(guān)， 而與他們要模仿的對方的得益正相關(guān)； 3、近視眼(myopia)。當某個博弈方變更策略時，總是將現(xiàn)在的 策略分布作為已知條件，然后變更到與此相對應的一種最佳策略中。在上述假設(shè)下，我們首先構(gòu)造一個非對稱復制動態(tài)博弈模型來分析技術(shù)的變遷過程。這個模型適合 分析學習速度較慢的有限理性博弈方的動態(tài)策略調(diào)整及其穩(wěn)定性。博弈方的速度較慢表現(xiàn)為向優(yōu)勢策略 轉(zhuǎn)變是一個漸進的過程，不是所有博弈方同時調(diào)整，策略調(diào)整速度可以用生物進化的進化動態(tài)方程 復制動態(tài)公

12、式表示。假設(shè)有兩類博弈群體，一類是技術(shù)的提供者，比如廠商，用F 表示；另一類是技術(shù)的使用者，比如消費者，用C表示；市場上有兩種技術(shù)可被選擇， 技術(shù)提供者的戰(zhàn)略空間為： S=S1,S2,S=si, S2，其中si, S2的含義同上，由此構(gòu)造出一個隨機配對的博弈矩陣(見圖i)。這個模型代表QWERT鍵盤和DSK鍵盤之間或者錄像機制了一些現(xiàn)實世界中兩種技術(shù)選擇的例子，比如前面所論述的 式VHS和Betamax之間的選擇。技術(shù)使用者技術(shù)提供者SiS2a, c0, 00, 0b，dSiS2圖1這里我們假定a、c為技術(shù)的提供者和使用者都選取技術(shù) 1時所得的收益。b、d為技術(shù)的提供者和 使用者都選擇技術(shù) 2

13、時所得的收益。當博弈各方選取的技術(shù)不同時，雙方的收益均為0。另外我們假設(shè)技術(shù)2比技術(shù)1能帶來更高的效率，即 a<b, c<d。在博弈的初始時間，技術(shù)提供者群體中采用技術(shù)1的比例為p,采用技術(shù)2的比例為1-p；技術(shù)使用者群體中采用技術(shù)1的比例為q,采用技術(shù)2的比例為1-q。設(shè)技術(shù)提供者選取技術(shù)1的期望收益為Uf1、選取技術(shù)2的期望收益為Uf2,平均收益為 Uf,則：Uf1=q*a + (1- q)*0 = aq(1)Uf2=q*0 + (1- q)* b = b(1- q)(2)Uf =p*Uf1 +(1- p)* Uf2 = apq + b(1-p)(1- q) (3)同理，技術(shù)使

14、用者的收益分別為:Uc1 =:p*c + (1-p)*0 =cpUc2 =p*0 + (1-q)* d =d(1- p)Uc =:q*Uc1 +(1-q)* Uc2=cpq + d(1- p)(1- q)將復制動態(tài)方程用于兩個博弈位置的博弈方群體，得到技術(shù)提供者群體的復制動態(tài)方程為：器=P(Uf1 - Uf ) = p(1-p)( a+b)q-b(4)當q = b/( a+b)時，dp/dt始終為0，也就是所有 p都是穩(wěn)定狀態(tài)。當 q > b/( a+b)時，p*=0和p*=1 是p的兩個穩(wěn)定狀態(tài)，其中p =1是演化穩(wěn)定策略；當 q < b/( a+b)時，p =0和p =1仍是p

15、的兩個穩(wěn)定狀態(tài)，其中p*=0是演化穩(wěn)定策略。同樣地，技術(shù)使用者群體的復制動態(tài)方程為：dq打=q(Uc1 - Uc) = q(1- q)( c+d)p-d(5)當p = d/( c+d)時，dp/dt始終為0，也就是所有 p都是穩(wěn)定狀態(tài)。當 p > d/( c+d)時，q*=0和q*=1是q的兩個穩(wěn)定狀態(tài)，其中 q =1是演化穩(wěn)定策略；當 p < d/（ c+d）時，q =0和q =1仍是p的兩個穩(wěn)定狀 態(tài)，其中q*=0是演化穩(wěn)定策略。兩個群體類型比例變化復制動態(tài)的關(guān)系如圖2所示：從圖2可以看出，該博弈將收斂于兩點（0，0）和（1,1），這分別對應于兩個演化穩(wěn)定策略，一是p =0和q

16、=0，另一是p =1，q =1，即演化博弈的最終均衡可能有兩個，或者所有技術(shù)提供者和使用者 都選擇技術(shù)1，或者所有技術(shù)提供者和使用者都選擇技術(shù)2。技術(shù)1是否最終被廠商和消費者選擇取決于博弈的初始狀態(tài)。圖 2中L1線和L2線將平面圖分成了四部分。具體討論如下：（1）當初始狀態(tài)落在左下區(qū)域時，即博弈開始有少于d/（ c+d）的技術(shù)提供者和少于 b/（ a+b）的技術(shù)使用者采用技術(shù) 1時，博弈將最終收斂于演化穩(wěn)定策略p =0和q =0，技術(shù)1將最終完全不被采納；（2）當初始狀態(tài)落在右上區(qū)域時，即博弈開始有多于d/（ c+d）的技術(shù)提供者和多于b/（ a+b）的技術(shù)使用者采用技術(shù)1時，博弈將最終收斂于

17、演化穩(wěn)定策略 p*=1和q*=1，技術(shù)1將最終完全被采納；（3）當初始狀態(tài)落在左上和右下區(qū)域時， 博弈既可能收斂于（0, 0）點，也可能收斂于（1，1）點，其最終均衡狀態(tài)與雙方學習調(diào)整的速度有關(guān)； 當在左上區(qū)域時，如果演化動態(tài)首先穿過L2線進入右上區(qū)域，則最終均衡為p =0和q =0;如果演化動態(tài)首先穿過L1線進入左下區(qū)域，則最終均衡為p*=1和q=1;初始狀態(tài)在右下區(qū)域情形與左上區(qū)域正好相反。通過以上的模型分析可以看出，博弈初始狀況的不同，會導致兩種不同的均衡結(jié)果，初始采用某一 策略的概率的偏愛（bias ）使得技術(shù)變遷過程趨同于或被鎖定于博弈的一個均衡點。技術(shù)演化可能存在 多種潛在結(jié)果，即

18、存在多重均衡，次優(yōu)的技術(shù)有可能得到演化進入均衡狀態(tài)，并且經(jīng)濟主體沒有利益動 力去向更好的技術(shù)轉(zhuǎn)變，所以演化穩(wěn)定的結(jié)果不一定具有帕累托效率。3技術(shù)鎖定破解的博弈分析上面的非對稱復制動態(tài)博弈模型雖然很好解釋了技術(shù)變遷中多重均衡和次優(yōu)技術(shù)形成“鎖定”的原 因，但在針對次優(yōu)技術(shù)的“鎖定”是否可以破解及如何破解上，需要對上面的模型進行修改才能得出有 益的啟示。注意以下三種情形：2的比例超過了b/（ a+b），采用技術(shù)1的廠（一）外來群體的加入：當一個新的采用技術(shù) 2的外來群體加入到原來的技術(shù)提供者這一博弈群體 時，總的人口數(shù)將增大，如果外來群體的侵入使得采用技術(shù)商群體將向技術(shù)2轉(zhuǎn)移。同樣地，當一個新的采

19、用技術(shù)2的外來群體加入到原來的技術(shù)使用者這一博弈群體時，如果外來群體的加入使得采用技術(shù)2的比例超過了 c/（ c+d），采用技術(shù)1的技術(shù)使用者群體也將向技術(shù)2轉(zhuǎn)移。（二）技術(shù)的兼容性：如果技術(shù) 2與技術(shù)1存在兼容性，技術(shù)提供者和技術(shù)選擇者選擇技術(shù)2的得益將不再是0,我們將圖一的矩陣修改為圖三所示。這里U、U都小于a, Uii、UV都小于c,由于前面假定 a<b， c<d，因此有 Uva<b, Ui <a<b, Ui <c<d, Uv<c<d。技術(shù)提供者siS2a, cU，UiiUi，Uvb，d技術(shù)使用者SiS2圖3此時技術(shù)提供者選取技術(shù)1的

20、期望收益為 Ufi、選取技術(shù)2的收益為Uf2 ,平均收益為Uf,則:Ufi = q*a + (1- q)* U = aq + (1- q) UUf2 = q*U + (1- q)* b = qU + b(1- q)Uf = p* Uf1 +(1-p) *Uf2 = apq + p(1-q)U i + (1-p)qU +b(1 - q)技術(shù)提供者群體的復制動態(tài)方程為:U- Ui ) q+U- b，dp-dt = p( Uf1 - Uf ) = p(1- p)( a+b-關(guān)系圖中L1 為：q =(b-U) / (a-U)+(b-U) = 1-(a-U ) / (a-Ui) +(b-U)技術(shù)使用者的

21、期望收益分別為:Uc1 = p*c + (1- p)* Uv = cp + (1- p) UvUc2 = p* Uii + (1- q)* d = pUii +d(1- p)Uc= q*Uc1 +(1- q)* Uc2 = cpq + q(1- p) Uv + (1- q) pU +d(1- p) 技術(shù)使用者群體的復制動態(tài)方程為：dq亓=q( Uc1- Uc) = q(1-q)(c+d-Uiii -Uiv)p+Uiv-d關(guān)系圖中l(wèi)_2 為：p = （ d-Uv）/（C-Uii）+（d-Uv）= 1-（ c- Uii）/（ C-Uii）+（ d- Uv）技術(shù)2與技術(shù)1兼容性越強，意味著技術(shù)提供者

22、選擇技術(shù)2的得益U越接近于a，技術(shù)使用者選擇技術(shù)2的得益Uii越接近于c，這表現(xiàn)為關(guān)系圖中線_1越接近于q=1,線_2越接近于p=1,此時博弈只需要極少的人采用技術(shù) 2就可能收斂到（0，0）點，即全部采用技術(shù)2。因此當具有帕累托效率的技術(shù)2與技術(shù)1越兼容時，越可能替代技術(shù)1成為均衡結(jié)果。（三）具有快速學習能力的少數(shù)博弈群體?，F(xiàn)實生活中參與者可能并不是與社會的全體成員發(fā)生博 弈，也就是說，在每個時期，每個參與者只與他相關(guān)的群體的參與者或鄰里的參與者發(fā)生關(guān)系。我們通 過構(gòu)造一個局部相互作用結(jié)構(gòu)的博弈模型（如圖4）來說明此情況。這個模型表現(xiàn)了少數(shù)有快速學習能力的有限理性博弈方之間的反復博弈和策略演化

23、。 在這個模型中，假設(shè)全部參與者為5人，在每個時期， 每個參與者只與他相關(guān)的群體的參與者或鄰里的參與者發(fā)生關(guān)系。 5個博弈方分別位于圓周的 5個位置 上，每個博弈方都與各自的左右鄰居反復博弈。由于博弈方是有限理性的，在初次博弈時每個位置的博弈方既可能采用技術(shù)1也可能采用技術(shù)2。假設(shè)在t時期，參與者的策略配置是（Si, Si, Si, Si, S2），也就是說參與者1到4選擇技術(shù)1而參與者5選擇技術(shù)2。每個參與者使用簡單的策略調(diào)整，這一調(diào)整是在參與者的鄰里給定的策略的分布中進 行的。對參與者i來說，如果一個他的兩個鄰居都選擇策略si （或S2）,那么在下一時期也選擇 Si （或S2）是有利的。如

24、果鄰居的策略分布是給定的（i/2，i/2），那么i在下一時期將選擇 S2,因為Si的平均收益為a/2，低于S2的平均收益b/2。顯然，在（t+i）時期，上述t時期參與者的策略配置變成了 （S2,Si，Si，S2，Si）。類似地，我們可以得到（t+2）時期的策略配置為：（Si,S2，S2，Si，S2）, （ t+3 ）時期的策略配置為：（S2, S2, S2, S2, S2）,（ t+4 ）時期的策略配置為：（S2, S2, S2 , S2 , S2 ）。這說明即使幾乎全部參與者在t時期選擇了一種次優(yōu)的技術(shù)，在最接近的鄰里的相互作用的參與者中，更好的技術(shù)將 最終取得優(yōu)勢地位（如圖 5所示）。SS

25、2SSSiSiSiSi圖5事實上，在圖5中，由于初次博弈每個位置的博弈方既可能采用技術(shù)i，也可能采用技術(shù)2。因此5初次博弈總共有 2 =32種可能的情況，這包括全部采用技術(shù)i的情況和全部采用技術(shù) 2的情況。不難證明，在圖5中，如果有一個以上博弈方選擇技術(shù)2,最終的結(jié)果也必然是全部參與者選擇技術(shù)2。當初始的博弈配置為（Si, Si, Si, Si, Si ）時，這一情形并不特別穩(wěn)定，一旦有一個參與者背離而采用得益s2，s2，s2，s2，s2 )趨同。按照這種理論分更高的技術(shù)，在一個有限時期，參與者就會向更好的技術(shù)(析，所有次優(yōu)的技術(shù)最終都會被更有效率的技術(shù)所替代。4 小 結(jié) 技術(shù)變遷的非對稱復制

26、動態(tài)博弈模型是大量博弈方組成的群體中成員之間隨機配對的反復博弈，反 映了現(xiàn)實經(jīng)濟中對象或伙伴不固定的、多個或大量個體之間的較長期經(jīng)濟關(guān)系。這一模型顯示，在技術(shù) 變遷的發(fā)展過程中確實存在多重均衡的問題，動態(tài)演化的最終結(jié)果是技術(shù)競爭中的某種技術(shù)要么完全占 領(lǐng)市場，要么市場占有率為0，而且哪一種技術(shù)成為主導技術(shù)或壟斷市場在演化前難以預料。博弈的初始狀況對博弈的結(jié)果有直接的影響，初始采用某一策略的概率的偏愛決定了最終哪種技術(shù)將被采用。如 果一種合作博弈策略的相對頻率“足夠的高” ，對單個參與者來說，選擇這種策略是更好的。這一模型 較好地解釋了技術(shù)變遷中的路徑依賴現(xiàn)象。在次優(yōu)技術(shù)形成鎖定后能否被破解的問

27、題上，本文主要討論了三種情況：外來群體的加入、技術(shù)兼 容性和具有快速學習能力的少數(shù)博弈群體情況。這些情況都表明，在某些特定環(huán)境下，次優(yōu)技術(shù)的鎖定 狀態(tài)是不穩(wěn)定的，更有效率的技術(shù)最終會取代次優(yōu)技術(shù)。在運用演化博弈進行技術(shù)變遷的分析時，不能忽視模型本身對現(xiàn)實世界的假設(shè)和簡化?，F(xiàn)實中，技 術(shù)提供者和使用者在技術(shù)選擇和轉(zhuǎn)換中還受到許多因素的影響，這些因素并沒有反映在本文的模型中。 在技術(shù)提供者技術(shù)選擇的分析中，技術(shù)提供者假設(shè)僅僅按照得益而做出選擇，忽略了沉淀成本與不可還 原性投資的影響；在局部相互作用結(jié)構(gòu)模型中，具有快速學習能力的博弈方忽略了轉(zhuǎn)換成本對技術(shù)提供 者技術(shù)選擇的影響。技術(shù)提供者存在資產(chǎn)的專

28、用性和互補性問題。不可還原性投資和學習效應帶來了廠 商資產(chǎn)的專用性和互補性，其結(jié)果是資產(chǎn)只能以特定的某種方式服務于特定的目的。此外，人們在次等 技術(shù)上的經(jīng)驗積累、對過去成功的自滿和實驗風險的厭惡，也可能造成現(xiàn)實世界中的廠商技術(shù)選擇中惰 性( inertia )的存在。總之，從演化博弈的角度看，技術(shù)變遷的過程既可能出現(xiàn)非效率技術(shù)“鎖定”的結(jié)果，也可能出現(xiàn) 非效率技術(shù)被更有效率的技術(shù)取代的結(jié)果。最終哪個技術(shù)取得優(yōu)勢地位受許多因素影響，初始狀態(tài)、外 部環(huán)境、技術(shù)兼容性、轉(zhuǎn)換成本、有限理性等都將影響到演化的結(jié)果。參考文獻：1 Young,H. Peyton , The Evolution of Con

29、ventions. Econometrica, 1993, 61:57 84.:2青木昌彥，奧野正寬.經(jīng)濟體制的比較制度分析M.中國發(fā)展出版社，1999, 257281.:3吳炯，彭飛.公司治理結(jié)構(gòu)演進的進化博弈分析J.管理工程學報，2004，2:114116.4 Arthur,W. B. Competing Technologies ， Increasing Returns and Lock-in by Historical Events J. The Economic Journal ，1989，99:116 131.5 Arthur,W. B. Increasing Returns an

30、d Path Dependence in the EconomyM, Ann Arbor: University of Michigan Press, 1994.6 David, Paul A. Clio and the Economics of QWERTYJ.American Economic Review， 1985，75: 332 337.7 D David, Paul A. Some New Standards for the Economics of Standardization in the Information Age A.In P. Dasgupta and P. Stoneman (ed.), Economic Policy and Technological PerformanceC, Ca