第一節引言
本書第五章的案例研究和第六章的實證研究在橫截麵上分析了知識基礎、集群知識分布和知識學習與獲取這三個集群知識傳播關鍵變量與企業競爭優勢的關係。通過研究發現，集群企業的知識基礎和集群整體的知識分布通過影響知識學習能力對其競爭優勢有著重要的影響。集群企業的知識學習遵循著認知鄰近的特點，即企業新知識的學習和獲取是以已有的知識存量為基礎的，已有知識的存量決定了未來知識的發展方向和發展速度。因此較高水平的知識基礎能夠有力地促進企業在集群中的知識學習。而集群整體的知識分布異質性程度也對企業知識基礎與學習能力的關係起調節作用，當集群中企業之間的認知距離較近，企業的知識基礎就越能夠促進它的知識學習與知識獲取。同樣，市場不確定性對於集群企業知識基礎與學習能力之間的關係發揮正向調節作用，即市場競爭程度越激烈，企業知識基礎對學習能力的促進作用越大然而，集群企業在集群知識傳播係統中的知識學習與知識獲取本質上是一個動態過程，而前兩個研究終究隻是在橫截麵上對集群知識傳播與企業競爭優勢關係所做的靜態觀察。對集群企業在集群環境中知識獲取和知識學習行為的深入研究，還要求將這一過程的動態特性考慮進來。
集群企業的知識基礎和集群知識分布與企業的知識學習實際上是一枚硬幣的兩個側麵，集群知識分布和企業知識基礎影響企業的知識學習，而企業知識學習的直接結果又改變了原有的知識基礎和集群的知識分布。因此，在企業的知識基礎、知識獲取以及集群知識分布之間存在著動態的反饋關係。隻有從動態角度對集群企業知識傳播過程進行分析，才能真正抓住集群知識傳播與企業競爭優勢關係的本質。
對於動態關係的研究需要使用跨時的研究方法（longitudinal research methods）才能有效地分析這一演化過程。為了彌補橫截麵案例研究和調查研究的不足，本書采用多主體仿真（multi‐agent simulation，MAS）方法對集群中的知識傳播活動進行多時段仿真分析，以期能夠形成對集群知識傳播現象更全麵的了解。具體來說，本研究希望通過仿真研究著重分析如下三個問題：①在仿真集群中知識分布模式與集群知識傳播之間存在怎樣的聯係？這一聯係是短期中的關係還是長期的關係？②仿真集群中地理鄰近對其中企業間知識傳播有何影響？是長期關係還是短期關係？③仿真集群中社會鄰近對其中企業間知識傳播有何影響？是長期關係還是短期關係？
第二節多主體仿真方法
多主體仿真方法可以用來處理那些使用傳統工具難以分析的微觀動態問題，它能夠更好地解釋微觀過程（經濟主體的決策和行為）與湧現出來的中觀現實（如集群知識傳播以及企業集體行為）之間的關係（Gilbert、Pyka &； Ahrweiler，2001；Morone &； Taylor，2004；Pajares、Lopez &； Hernandez，2003；Taylor &； Morone，2005）。多主體建模方法是一種自頂向下分析、自底向上綜合的有效建模方式。多主體仿真方法為複雜係統的建模提供了一個嶄新的途徑（方美琪和張樹人，2006）。Morone和Tay‐lor（2004）、Cowan和Jonard（2004）等都曾使用多主體仿真方法對集群中的企業活動進行研究。
主體（Agent）這個詞在不同學科背景中有不同的含義。比如在人工智能領域，主體通常被認為是智能體。在多主體模型中，主體是一個軟件實現的對象，具有主動學習和適應環境的能力。主體有四個基本特性（張永安和田鋼，2008）：①自治性（autonomy）。主體運行時能夠自主地采取行動以達到自己的目標，而不需要他人的介入或幹預。②社會性（social‐ability）。主體能夠通過某種通信語言與其他主體進行交互，以達到自己的目標。③反應性（reactivity）。主體能夠感知它們所處環境的變化，並通過改變自身的結構和行為來適應環境，同時能對外界的刺激做出反應。④前攝性（pro‐activeness）。主體的行為是主動的，或者說是自發的，能感知周圍環境的變化，並做出反應。除此之外，主體還可能具有交互性、學習能力、可信性等特性。