文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的演化博弈研究

黃蕊 徐倩 李雪威

摘 要：文化產(chǎn)業(yè)是否選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型是一個演化博弈過程。通過對文化產(chǎn)業(yè)收益支付矩陣進行穩(wěn)定均衡點求解并進行數(shù)值仿真模擬，結(jié)果顯示：直接利潤、協(xié)同系數(shù)、轉(zhuǎn)換成本決定了文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的演化博弈相位圖位置與形態(tài)。其中，更大的直接利潤水平與較高的協(xié)同系數(shù)是推動文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素。同時，偏低的制度與技術(shù)轉(zhuǎn)換成本也有助于文化產(chǎn)業(yè)選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略。反之，文化產(chǎn)業(yè)則將維持既有技術(shù)，拒絕數(shù)字技術(shù)對其的嵌入。因此，為了更好地釋放文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向影響，我國需加快數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)配套政策制定、提升對數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的資金投入力度、優(yōu)化數(shù)字文化產(chǎn)品的消費體驗并加強數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)復(fù)合型人才培養(yǎng)，只有這樣才能為我國盤活優(yōu)秀文化資源、激發(fā)文化產(chǎn)業(yè)新動能，提供理論指導(dǎo)與實踐支持。

關(guān)鍵詞： 文化產(chǎn)業(yè);數(shù)字化轉(zhuǎn)型;演化博弈

一、引 言

文化部印發(fā)的《“十三五”時期文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》明確要求，通過大力培育區(qū)塊鏈、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字技術(shù)，推動文化創(chuàng)作、文化生產(chǎn)、文化傳播和文化服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型?？梢?，以數(shù)字技術(shù)厚植文化自信，以數(shù)字創(chuàng)意加速文化資源整合，以數(shù)字營銷助力文化消費升級，以數(shù)字化賦能培育文化產(chǎn)業(yè)新增長極，正在成為新時期我國文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要目標(biāo)與方向。

目前，有關(guān)文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究的文獻主要集中在以下兩個領(lǐng)域：（1）文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化發(fā)展的新業(yè)態(tài)洞察。技術(shù)變革重新定義了創(chuàng)意媒體產(chǎn)業(yè)[1]，數(shù)字技術(shù)拓寬了傳統(tǒng)文化創(chuàng)意內(nèi)容銷售渠道，技術(shù)創(chuàng)新創(chuàng)造出了更為豐富的文化產(chǎn)品和服務(wù)[2]。有學(xué)者研究了文化產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的動力機制，論證了“文化-技術(shù)”融合和科技創(chuàng)新對于文化產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和區(qū)域協(xié)調(diào)兩方面的貢獻度，強調(diào)積極構(gòu)建文化科技創(chuàng)新體系的重要性[3]，認(rèn)為原創(chuàng)性數(shù)字內(nèi)容技術(shù)的創(chuàng)新會促進文化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高端、高附加值轉(zhuǎn)型升級，提升產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度，縮減產(chǎn)品和技術(shù)的生命周期，建立新理念、新價值、新商業(yè)模式以及新產(chǎn)業(yè)組織形式[4];數(shù)字技術(shù)中的數(shù)據(jù)處理、語音與圖像識別、機器學(xué)習(xí)和智能算法等技術(shù)可以深入挖掘文化產(chǎn)業(yè)蘊含的價值信息 [5，6]，帶動數(shù)字出版、動漫游戲、移動傳媒等文化產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)智能轉(zhuǎn)型 [7，8]，并使文化產(chǎn)業(yè)展示出組織柔性化、內(nèi)容定制化、生產(chǎn)模塊化和集聚數(shù)字化的全新發(fā)展特性[9]?？梢?，數(shù)字技術(shù)正在逐漸成為文化產(chǎn)業(yè)成長與文化創(chuàng)意誕生的動力源和重要載體[10]。一方面，規(guī)?；褂谜攉@取、商業(yè)模式自動識別、創(chuàng)意內(nèi)容自動生成等技術(shù)為研究文化消費需求提供了關(guān)鍵的工具與手段 [11-13];另一方面，數(shù)字技術(shù)的信息互聯(lián)、智能感知、數(shù)據(jù)挖掘、個性定制、廣泛推廣、創(chuàng)意生成與分享等特性 [14，15]，將極大地滿足文化生產(chǎn)交互性需求，促進文化推廣和消費領(lǐng)域融合 [16， 17]。（2）文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的風(fēng)險防范。早在20世紀(jì)60年代后期，便有部分學(xué)者開始質(zhì)疑技術(shù)進步和科技創(chuàng)新對文化產(chǎn)業(yè)的貢獻。他們認(rèn)為是“鮑莫爾成本病”而非技術(shù)進步引致了文化產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率提升 [18-22]。但也有學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果高低主要取決于數(shù)字技術(shù)與文化產(chǎn)業(yè)的耦合協(xié)調(diào)程度，如果本國文化產(chǎn)業(yè)上下游配套不足、缺乏有效的供應(yīng)鏈系統(tǒng)[23]、數(shù)字創(chuàng)意技術(shù)創(chuàng)新基礎(chǔ)不夠、創(chuàng)新設(shè)計單薄、數(shù)字內(nèi)容國際競爭力不強、缺少龍頭企業(yè)和品牌支撐、相關(guān)配套政策落實不到位，也將使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果大打折扣 [24]。與此同時，數(shù)字技術(shù)的成熟度與倫理規(guī)范、研發(fā)成本、信息繭房、侵權(quán)行為和網(wǎng)絡(luò)版權(quán)監(jiān)管等問題也在不斷涌現(xiàn) [25-28]，加之文化科技人才缺失與文化科技管理制度創(chuàng)新水平滯后，都在催促文化產(chǎn)業(yè)政、產(chǎn)、學(xué)、研一體化網(wǎng)絡(luò)體系完善，從而更好地促進文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型價值的最終實現(xiàn) [29-31]。

綜上，雖然已有學(xué)者對文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型問題進行了廣泛研究，但更多集中于文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的外在表象分析，缺乏對其數(shù)字化轉(zhuǎn)型內(nèi)在動因與決定因素的深入探討。而演化博弈方法恰恰是一種將傳統(tǒng)博弈論分析方法與動態(tài)演化研究相結(jié)合，并在非完全理性條件下細致刻畫文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型動力機制的有利工具。同時，鑒于文化企業(yè)是文化產(chǎn)業(yè)構(gòu)成的基本元素，文化企業(yè)的群體行為決定了文化產(chǎn)業(yè)的最終選擇。故本文將運用雅克比矩陣穩(wěn)定分析法，繪制文化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的演化博弈均衡點和演化博弈相位圖，并運用數(shù)值仿真模擬法分析文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響因素，進而為文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究提供理論基礎(chǔ)與實踐指導(dǎo)。

二、文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的博弈分析

（一）演化博弈理論

傳統(tǒng)博弈論是以“完全理性”作為前提假設(shè)，但由于在現(xiàn)實生活中人并不是“理性人”而是“社會人”，因此，傳統(tǒng)博弈論受到制約。而基于“有限理性”前提，演化博弈論被廣泛應(yīng)用于各種社會現(xiàn)象的科學(xué)分析、預(yù)測與解釋，極大地促進了博弈論理論的發(fā)展 [32]。

演化博弈理論的基本前提假設(shè)是“有限理性”。目前，關(guān)于有限理性主要包含三層含義：一是進行博弈的雙方未必有能力找到納什均衡點。因此，納什均衡對參與的雙方并不重要，雙方會因為“有限理性”的前提而可能接受任何博弈策略。二是博弈雙方會在不斷的博弈中總結(jié)經(jīng)驗進行學(xué)習(xí)與試錯，逐漸接近納什均衡。所以，博弈雙方一開始并不能夠找到最優(yōu)策略。三是由于部分博弈方不能實現(xiàn)完全理性博弈，故很難達到最優(yōu)的均衡策略[33]。因此，有限理性博弈并不是一次選擇的結(jié)果，是通過不斷地修正與調(diào)整，即便某次達到了納什均衡也會逐漸偏離。在“有限理性”的假設(shè)條件下，參與博弈的個體目光是短淺的，僅僅對初次相遇的個體實施的策略感興趣，參與博弈的雙方會根據(jù)初次博弈者的表現(xiàn)進行評價，行為規(guī)則的評價主要取決于博弈中的初始狀態(tài)與支付分布，也取決于目標(biāo)的不確定性，即博弈中的進入點、取樣和支付;雙方更關(guān)注于不斷修改行為規(guī)則而獲得更高的收益。故參與博弈的個體會對比前后兩個行為規(guī)則，在了解博弈參與者的初始狀態(tài)以及支付分布的前提下，選擇比初始博弈獲得更高收益的支付規(guī)則?；谕耆硇钥偨Y(jié)了兩個推測：當(dāng)前行為的未來結(jié)果以及未來結(jié)果的主要表現(xiàn) [34] 。在現(xiàn)實生活中，這兩種推測難以進行預(yù)知，有限理性能將第一個推測進行修正，但對第二個推測的修正很少考慮。博弈參與者在進行決策制定時是信息的處理者，同時，也是博弈決策問題的參與者，但由于人們的自身計算能力、記憶與利用能力的局限性，以及決策時間的壓力，管理者都是基于有限理性假設(shè)進行決策制定的。因此，博弈參與者只是制定滿意的而不是最優(yōu)的決策 [35]。

（二）文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型演化博弈的影響因素

當(dāng)前，文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實踐已屢見不鮮。在內(nèi)容表達方面，從會作詩的微軟“小冰”到Facebook的“DeepFace”，從意大利的彈琴機器人“Teo Tronico”到打敗柯潔并不斷進化的谷歌“AlphaGo”，從登上《最強大腦》舞臺的百度AI“小度”到阿里巴巴的ET大腦與機器人“魯班”，數(shù)字技術(shù)正在不斷激發(fā)文化創(chuàng)意，變革文化創(chuàng)作與審美行為，甚至重塑文化產(chǎn)業(yè)價值鏈。在傳播營銷方面，今日頭條、天天快報、UC、Netflix等都是算法與新聞相結(jié)合，基于用戶畫像進行內(nèi)容推薦與短視頻傳播路徑監(jiān)測。電影《魔獸》更是借助“百度大腦”的推廣方案，成功在華提升了200%的票房;在管理方式方面，敦煌研究院、故宮博物院以及挪威國家博物館均在進行機器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和區(qū)塊鏈試驗，以將其應(yīng)用于館內(nèi)收藏管理、藝術(shù)品展示與文化遺產(chǎn)保護。數(shù)字技術(shù)強大的存儲能力和運算能力正在極大地提升文化機構(gòu)的信息管理效率及文化資源的傳承利用能力。但是文化產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程絕非一蹴而就，傳統(tǒng)文化產(chǎn)業(yè)面對新興數(shù)字技術(shù)的介入，仍需要從利潤水平、技術(shù)與制度轉(zhuǎn)換成本、技術(shù)與產(chǎn)業(yè)協(xié)同度等多個方面加以權(quán)衡。

1.利潤水平方面。截至2018年12月，我國網(wǎng)民數(shù)量已有8.29億人，網(wǎng)絡(luò)普及率達到59.6%，較2017年提升了3.8個百分點。這意味著我國數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的市場在不斷拓寬，消費者對于數(shù)字文化產(chǎn)品的潛在需求也在不斷加強。以我國的短視頻行業(yè)為例，以抖音和快手等為代表的短視頻APP正在不斷地影響并改變著我們的生活。據(jù)統(tǒng)計，我國短視頻用戶規(guī)模已達到6.48億人，用戶使用率為78.2%①，數(shù)字文化產(chǎn)品的用戶粘性正在日益增強。但是鑒于文化產(chǎn)品的數(shù)字化觀感與體驗仍有待市場逐步接納與檢驗，這便使得文化產(chǎn)品生產(chǎn)者對于其數(shù)字化轉(zhuǎn)型后的利潤水平心存疑慮?！?019中國網(wǎng)絡(luò)視頻精品報告》指出，雖然我國網(wǎng)絡(luò)視頻用戶眾多，但真實的付費用戶規(guī)模還不足四成，即消費者依然對免費式的文娛體驗存在路徑依賴。與此同時，文化產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型涉及愈發(fā)嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)版權(quán)侵權(quán)現(xiàn)象。盜版猖獗以及相關(guān)政策法規(guī)存在監(jiān)管真空與紕漏，都嚴(yán)重影響了文化企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐②。由此可見，雖然目前我國文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在著巨大的潛在市場，但是否能夠通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型獲得確實的盈利，仍然需要考量。

2.轉(zhuǎn)換成本方面。我國數(shù)字技術(shù)發(fā)展尚處于初級階段，高昂的技術(shù)研發(fā)費用及與之配套的人才與設(shè)備支持均是不容小視的轉(zhuǎn)型要素。對于中小文化企業(yè)而言，轉(zhuǎn)型能力不夠、“不會轉(zhuǎn)”“不敢轉(zhuǎn)”等問題是困擾其選擇數(shù)字化策略的重要影響因素。雖然騰訊公司通過“數(shù)字方舟”計劃，以設(shè)立專項資金、提供技術(shù)支持、建設(shè)數(shù)字平臺等方式，為部分中小文化企業(yè)提供了數(shù)字升級服務(wù)、在線教育與人才培訓(xùn);教育部也提出了《教育信息化2.0行動計劃》，要努力構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟條件下的人才培養(yǎng)新模式、發(fā)展基于互聯(lián)網(wǎng)的教育服務(wù)新模式、探索數(shù)字經(jīng)濟時代教育治理新模式，進而對文化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供政策引導(dǎo)。但巨大的數(shù)字文化人才缺口、相關(guān)支持政策時滯性較長、大型數(shù)字文化企業(yè)開展的對口援助規(guī)模有限等因素，都使得我國文化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功率不容樂觀。據(jù)資料顯示，雖然為了獲得數(shù)字化轉(zhuǎn)型后能夠帶來的行業(yè)顛覆性、創(chuàng)新性以及可獲得的市場份額和增長潛力，中國文化企業(yè)已經(jīng)普遍擁有建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的理念，但是在2018年僅有7%的企業(yè)初步獲得了數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功，而截至2019年，此數(shù)據(jù)僅僅上升到9%③。

3.技術(shù)與產(chǎn)業(yè)協(xié)同度方面。雖然擁有信息化平臺的規(guī)模企業(yè)具有更敏捷的生產(chǎn)和運營效率，但是數(shù)字技術(shù)介入文化產(chǎn)業(yè)仍需要極高的平臺協(xié)同度。所以，數(shù)字化轉(zhuǎn)型后是否能夠在文化產(chǎn)業(yè)內(nèi)部形成良好的規(guī)模經(jīng)濟與范圍經(jīng)濟，也成為文化產(chǎn)業(yè)從業(yè)者的擔(dān)憂所在。以阿里巴巴為例，其智能營銷平臺分析工具——牽星通過應(yīng)用搜索和信息流等營銷產(chǎn)品，可以幫助廣告主洞悉當(dāng)下旅行消費的趨勢，進行更加精準(zhǔn)的營銷投放，并最終實現(xiàn)訂單成本下降兩成、利潤增幅近三倍的營銷效果;其與釘釘合作建立的客戶關(guān)系管理（CRM）平臺亦可通過賦能客戶管理運營，構(gòu)建系統(tǒng)、高效的營銷漏斗，以助力中小企業(yè)提高獲客效率。但阿里大文娛企圖將內(nèi)容生產(chǎn)、IP衍生以及宣發(fā)平臺進行整合，獲得一個良性的平臺循環(huán)系統(tǒng)的預(yù)期，在短期內(nèi)的實施效果卻不盡如人意。自2016年阿里大文娛建立至今，其常年處于虧損狀態(tài)，這也讓更多實力薄弱的企業(yè)在數(shù)字技術(shù)與文化產(chǎn)業(yè)的協(xié)同度方面心生畏懼。

綜上可見，文化產(chǎn)業(yè)是否實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)上是一個動態(tài)博弈過程。即由數(shù)字化轉(zhuǎn)型所引致的文化產(chǎn)業(yè)利潤問題、轉(zhuǎn)換成本問題和技術(shù)與產(chǎn)業(yè)協(xié)同度問題是把雙刃劍。這些影響因素的不確定性，增加了文化產(chǎn)業(yè)選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的難度和復(fù)雜性。數(shù)字化轉(zhuǎn)型意味著文化產(chǎn)業(yè)首先需要有巨量的資金支持文化產(chǎn)品的設(shè)計、生產(chǎn)、管理和服務(wù)等全生命周期的文化生產(chǎn)過程數(shù)字化改造;進而文化產(chǎn)業(yè)通過借助數(shù)字技術(shù)便捷地采集到各類型產(chǎn)業(yè)的外部數(shù)據(jù)、文化消費偏好、設(shè)備物聯(lián)數(shù)據(jù)和生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)，形成制造工藝優(yōu)勢、管理優(yōu)勢、市場優(yōu)勢和人工成本優(yōu)勢;最后，依托智能分析平臺的設(shè)立，文化產(chǎn)業(yè)可以充分利用協(xié)同資源，提升運營效率，滿足客戶需求，保證產(chǎn)品質(zhì)量，精準(zhǔn)進行個性化定制，擴大營銷規(guī)模，從而最終實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化發(fā)展。

三、演化博弈模型：構(gòu)建與解析

鑒于文化產(chǎn)業(yè)是由眾多文化企業(yè)構(gòu)成，故文化企業(yè)的群體行為決定了文化產(chǎn)業(yè)最終的數(shù)字化走向。因此，本文從微觀文化企業(yè)入手對文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型問題加以研究。即在博弈過程中，如果文化企業(yè)在首輪博弈中發(fā)現(xiàn)未實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的利潤低于實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的利潤，那么，文化企業(yè)將會在下一輪博弈中選擇實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。同理，如果文化企業(yè)未實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的利潤高于實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)的利潤，那么，在下一輪博弈中它仍然不會進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在動態(tài)變化的環(huán)境中，文化企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型決策不斷進行著變化，并將最終達到均衡狀態(tài)。

（一）基本假設(shè)

假設(shè)1 將傳統(tǒng)文化產(chǎn)業(yè)視為一個系統(tǒng)，在“自然”狀態(tài)下，將該系統(tǒng)劃分為群體1和群體2，它們均為“有限理性”，即均會從企業(yè)自身的利益出發(fā)，進行最有利于企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略選擇。在群體1和群體2中各隨機抽取一個企業(yè)進行配對演化博弈，將文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的博弈雙方分別標(biāo)記為企業(yè)A、企業(yè)B，A、B均有兩種策略選擇，分別為實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型和不實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型。兩者的策略集均為{實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型}。

假設(shè)2 企業(yè)A選擇實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概率為x，選擇不實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概率為1-x;企業(yè)B選擇實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概率為y，選擇不實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概率為1-y，其中，x和y均介于[0，1]之間。

假設(shè)3 若企業(yè)A和B均選擇“不實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型”策略，均按照以往的形式繼續(xù)運轉(zhuǎn)，則企業(yè)A獲得的收益為Ra，企業(yè)B獲得的收益為Rb。

假設(shè)4 隨著新一代大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能技術(shù)的發(fā)展，文化企業(yè)的用戶（購買商）在同等條件下會更傾向于選擇數(shù)字化產(chǎn)品。因此，若用戶具有選擇數(shù)字化產(chǎn)品的偏好，當(dāng)一個企業(yè)選擇實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而另一個企業(yè)選擇不實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型，則企業(yè)的利潤變化為Li（i=a，b），即選擇實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)的利潤增長Li，選擇不實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)利潤減少Li。

假設(shè)5 若在企業(yè)A和B中僅有一個企業(yè)選擇“實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型”的策略，而另一個選擇不實施，則選擇實施的企業(yè)A所需要投入的成本為Ci（i=a，b）。同時，由于企業(yè)進行了數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升了產(chǎn)品質(zhì)量以及產(chǎn)品生產(chǎn)效率，為企業(yè)所帶來的直接收益系數(shù)為α。

假設(shè)6 若企業(yè)A和B均選擇實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的策略，則兩個企業(yè)間會形成協(xié)作效應(yīng)，能夠減少一定的成本，此時成本為C′i（C′i

（二）演化模型構(gòu)建

基于以上假設(shè)，從數(shù)字化角度，對文化企業(yè)A、B的收益進行分析，構(gòu)建文化企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的收益支付矩陣，如表1所示。

（三）模型的穩(wěn)定性分析

根據(jù)收益支付矩陣和演化博弈理論，企業(yè)A選擇實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的收益為：Ea1=y（Ra+αRa+βRa-C′a）+（1-y）（Ra+αRa+La-Ca），選擇不實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的收益為：

對于文化企業(yè)而言，是否選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要取決于轉(zhuǎn)型升級后所獲得的總體收益是否大于轉(zhuǎn)型升級所要付出的總成本。所以，文化企業(yè)間實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的收益支付矩陣及各項參數(shù)的變化將影響文化企業(yè)對于策略的選擇，使得文化企業(yè)之間實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型向不同的均衡點收斂。演化博弈相位圖中的M、Q、N三點連接成的線為文化企業(yè)實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的動態(tài)臨界線，當(dāng)企業(yè)A和B的初始狀態(tài)位于ONQM區(qū)域時，企業(yè)間實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級的演化最終會收斂于O點，即雙方均不選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略。此時，文化企業(yè)A與文化企業(yè)B均無法獲得數(shù)字化帶來的收益增長。當(dāng)文化企業(yè)A和B的初始狀態(tài)位于MQNP區(qū)域時，企業(yè)間實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的演化最終會收斂于P點，即雙方均會選擇實施智能化轉(zhuǎn)型升級的策略，此時，雙方將均獲得數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的直接收益和間接收益。

由此可知，該動態(tài)演化博弈過程最終會收斂于博弈雙方均不實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型或者均選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型。而最終收斂于哪個點，則取決于雙方的初始狀態(tài)、轉(zhuǎn)型升級所帶來的市場收益、生產(chǎn)力上升帶來的直接受益、協(xié)同效益、轉(zhuǎn)型成本等因素的共同作用。

（四）影響因素分析

1.由消費者所決定的直接利潤L。市場中對數(shù)字文化產(chǎn)品的需求越大，則由消費者所決定的直接利潤L就越大。當(dāng)L增大時，鞍點Q（x*，y*）的值便會變小，由圖1可知，此時四邊形MQNP的面積增大，則系統(tǒng)收斂于P（1，1）的概率便會增加，即企業(yè)A和B選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的概率會增加。因此，市場需求越大，對于文化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的促進作用越大。

2.由數(shù)字化帶來的生產(chǎn)效率提升所決定的利潤系數(shù)α。由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促進文化資源的整合、生產(chǎn)效率的提高、產(chǎn)品質(zhì)量的升級、管理效率的提高等，這將給企業(yè)帶來直接利潤。當(dāng)α增加時，鞍點Q（x*，y*）的值便會變小，由圖1可知，此時四邊形MQNP的面積增大，則系統(tǒng)收斂于P（1，1）的概率便會增加，即企業(yè)A和B選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的概率會增加。

3.轉(zhuǎn)型成本C和C′。當(dāng)轉(zhuǎn)型成本提高時，鞍點Q（x*，y*）的值便會變大，由圖1可知，此時四邊形OMQN的面積增大，則系統(tǒng)收斂于O（0，0）的概率便會增加，即企業(yè)A和B選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的概率會減少。因此，文化企業(yè)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成本越高，則企業(yè)不選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型的概率越大。

4.由共同轉(zhuǎn)型所決定的協(xié)同系數(shù)β。由于數(shù)字化、人工智能等技術(shù)對于文化產(chǎn)業(yè)內(nèi)的資源聯(lián)動以及流通方式等的改變，在一定程度上是基于平臺化水平的，而平臺的聯(lián)動往往能夠帶來更多的利益。當(dāng)協(xié)同系數(shù)β增加時，鞍點Q（x*，y*）的值便會變小。由圖1可知，此時四邊形MQNP的面積增大，則系統(tǒng)收斂于P（1，1）的概率便會增加，即企業(yè)A和B選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的概率會增加。

四、演化博弈的數(shù)值仿真分析

為進一步說明直接利潤、利潤系數(shù)、轉(zhuǎn)型成本以及協(xié)同系數(shù)在文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的作用，選擇MATLAB 2018a軟件對各參數(shù)進行數(shù)值仿真分析。通過ode45指令求解復(fù)制動態(tài)方程組，再結(jié)合已有文獻[36，37]中對仿真數(shù)值的設(shè)置規(guī)律，設(shè)定的各參數(shù)初始值如表3所示。其中，企業(yè)選擇“不實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型”戰(zhàn)略時，企業(yè)初始利潤為Ri（i=a，b）[38];當(dāng)選擇“實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型”戰(zhàn)略時，由于數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的利潤變化Li、數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需要的投入成本Ci、利潤系數(shù)α的初始值設(shè)定參考孟凡生等（2019）[39] 的研究;當(dāng)企業(yè)同時選擇“實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型”戰(zhàn)略時，產(chǎn)生的協(xié)作成本C′i以及協(xié)同系數(shù)β的初始值設(shè)定參考邢海龍等（2020）[40] 的研究。

（一）直接利潤L對文化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響

基于其他因素不變的情況下，仿真參數(shù)L的變化對企業(yè)A（或B）選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的影響如圖2所示。其中，L分別取值1、1.2、1.4、1.6。由圖2可知，上述數(shù)值均能促進企業(yè)A（或B）選擇實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略，其概率趨向于1。隨著L取值逐漸增大，企業(yè)A（或B）選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的概率上升得越來越快，即企業(yè)A（或B）選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型的可能性越來越高。曲線變化均為先緩慢上升，再迅速上升，逐漸向概率為1演化。由此可知，L取值對企業(yè)A（或B）的影響方向相同，均具有促進其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用。

（二）利潤系數(shù)α對文化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響

基于其他因素不變的情況下，仿真參數(shù)α的變化對企業(yè)A（或B）選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的影響如圖3所示。α分別取值1、1.2、1.4、1.6。由圖3可知，上述數(shù)值均能促進企業(yè)A（或B）選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略。隨著α取值的逐漸增大，企業(yè)A（或B）選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的概率上升得越來越快，企業(yè)A（或B）選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的概率越來越大。其中，曲線變化均為先緩慢上升，再迅速上升，并最終向概率為1發(fā)展演化。由此可見，利潤系數(shù)α取值對企業(yè)A（或B）的影響方向相同，均具有促進其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用。

（三）轉(zhuǎn)型成本C對文化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響

由于轉(zhuǎn)型成本C與C′的演化趨勢類似，因此只討論C′對文化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。在其他因素不變的情況下，參數(shù)C′的變化對企業(yè)A（或B）選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的影響，如圖4所示。C′分別取值4、5、6、7。其中，當(dāng)C′取值4時，企業(yè)A的選擇具有趨向于概率1的趨勢演化;但當(dāng)C′取值5、6、7時，隨著C′取值的增加，曲線逐漸收斂于0，且速度越來越快。說明當(dāng)轉(zhuǎn)型成本較低時，企業(yè)A（或B）選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的概率較高，但當(dāng)轉(zhuǎn)型成本增加時，其實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的概率便越來越低。這也意味著，高額的轉(zhuǎn)型成本將致使文化企業(yè)更愿意維持現(xiàn)狀。

（四）協(xié)同系數(shù)β對文化企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響

在其他因素不變的情況下，協(xié)同系數(shù)β的變化對企業(yè)A（或B）選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的影響，如圖5所示。參數(shù)β分別取值0.8、1、1.2、1.4。由圖5可知，上述數(shù)值均能促進文化企業(yè)A（或B）選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略。隨著參數(shù)β取值逐漸增大，文化企業(yè)A（或B）選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略的概率上升得越來越快。圖5中，曲線變化均為先緩慢上升，再迅速上升，最終逐漸向概率為1演化。由此可知，參數(shù)β取值對文化企業(yè)A（或B）的影響方向相同，且均具有促進其實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用。

五、結(jié)論與對策建議

以上研究表明：直接利潤提升、利潤系數(shù)α變大、協(xié)同系數(shù)β增加均有助于文化企業(yè)最終選擇數(shù)字化轉(zhuǎn)型策略，即數(shù)字技術(shù)為文化產(chǎn)業(yè)所帶來的收入與利潤增長水平和文化資源在數(shù)字技術(shù)介入后所形成的平臺化運作、資源聯(lián)動與要素協(xié)調(diào)配置能力提升程度，是影響文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要因素。同時，偏低的轉(zhuǎn)型成本C更有助于文化企業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而高昂的技術(shù)與制度替代成本，大量人力、物力與財力的消耗，則是文化企業(yè)維持既有技術(shù)，不進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的根本原因。因此，為了更好地釋放文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的正向影響，在推動文化產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成果惠及文化企業(yè)的同時，助力我國數(shù)字文化消費市場繁榮，提出以下相應(yīng)的對策建議：

1.加快數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)配套政策制定。政府應(yīng)當(dāng)加快構(gòu)建保障數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的機構(gòu)體系，制定和完善保障數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的法律法規(guī)體系。同時，地方也應(yīng)當(dāng)配合上級政府頒布的法律法規(guī)，設(shè)立相應(yīng)機構(gòu)部門扶持文化產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并通過制定數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)階段規(guī)劃、短期規(guī)劃以及長期規(guī)劃，推動數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。此外，文化企業(yè)也可以通過建立權(quán)責(zé)明確、分工合理、運營高效的現(xiàn)代化管理制度，并通過給予企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)部門適度的自主性以激發(fā)文化企業(yè)自身的創(chuàng)造力，進而推動整個文化產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率提升。

2.提升對數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)的資金投入力度。各級政府應(yīng)在重視文化事業(yè)發(fā)展的同時，將部分資金轉(zhuǎn)向本地區(qū)具有發(fā)展?jié)摿Φ奈幕惼髽I(yè)，尤其是產(chǎn)品或服務(wù)具有時代性且市場前景廣闊的中小型文化創(chuàng)意企業(yè)，幫助其緩解融資壓力，為其順利進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型解決后顧之憂。諸如，可以指引金融機構(gòu)為數(shù)字文化企業(yè)的技術(shù)產(chǎn)品研發(fā)提供資金保障，并指引文化技術(shù)中介交易平臺促成文化企業(yè)技術(shù)對接與產(chǎn)品收購;通過完善稅收優(yōu)惠政策體系，刺激文化企業(yè)的數(shù)字產(chǎn)品研發(fā)生產(chǎn);通過制定有效的貿(mào)易政策，鼓勵數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)新技術(shù)產(chǎn)品的國際化營銷與推廣，提升品牌競爭力。

3.優(yōu)化數(shù)字文化產(chǎn)品的消費體驗。要精確分析消費者群體，有目標(biāo)地進行文化產(chǎn)品開發(fā)。我國的數(shù)字文化企業(yè)大多瞄準(zhǔn)城市消費者群體，但受到互聯(lián)網(wǎng)通信行業(yè)的啟發(fā)，應(yīng)當(dāng)適度將注意力轉(zhuǎn)移至農(nóng)村群體，農(nóng)村文化消費市場盈利空間巨大，應(yīng)對其做出精準(zhǔn)開發(fā)。此外，還應(yīng)借助數(shù)字技術(shù)對目標(biāo)消費群體的消費偏好進行精準(zhǔn)分析，進而結(jié)合現(xiàn)有數(shù)字文化資源進行產(chǎn)品開發(fā)。如借助數(shù)據(jù)挖掘與檢索技術(shù)進行市場調(diào)研，對文化產(chǎn)品的獲得渠道、使用偏好、產(chǎn)品與服務(wù)類型、數(shù)字文化產(chǎn)品的付費習(xí)慣以及數(shù)字文化資源的使用情況進行洞察，找準(zhǔn)不足，優(yōu)化數(shù)字文化產(chǎn)品的設(shè)計與生產(chǎn)，讓文化消費者成為數(shù)字文化產(chǎn)品運作的重要參與者，進而更好地優(yōu)化其消費體驗。

4.加強數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)復(fù)合型人才培養(yǎng)。首先，在人才教育和培養(yǎng)方面，必須加快推進產(chǎn)學(xué)研一體化機制。高校應(yīng)結(jié)合數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)市場需求進行學(xué)科教學(xué)，并積極從科研機構(gòu)或企業(yè)中引進人才以壯大師資力量，從而為文化市場培養(yǎng)出理論基礎(chǔ)扎實、富有文化創(chuàng)意性且具備較高市場敏銳度的數(shù)字文化產(chǎn)業(yè)復(fù)合型人才。其次，在文化企業(yè)內(nèi)部也必須重視人才的管理和能力激發(fā)。既要通過優(yōu)厚的薪酬福利制度以及適當(dāng)?shù)木裎镔|(zhì)獎勵確保人才進得來、留得住，也需要通過科學(xué)的考核和績效評估方式有效地激發(fā)文化企業(yè)員工的創(chuàng)造性，不斷提高企業(yè)文化生產(chǎn)技術(shù)能力以及文化產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量和時代先進性。同時，要加快建立和完善文化科技創(chuàng)新機制，重視知識產(chǎn)權(quán)和專利保護，從而為我國盤活優(yōu)秀文化資源、彰顯文化自信、激發(fā)文化產(chǎn)業(yè)新動能以及文化產(chǎn)業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的有序推進，提供可行的思路與前進方向。

注釋：

① 數(shù)據(jù)來源：《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展與就業(yè)白皮書（2019年）》，中國信息通信研究院。

② 數(shù)據(jù)來源：人民網(wǎng). http：//ip.people.com.cn/n/2015/0331/c179663-26776754.html。

③ 數(shù)據(jù)來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、埃森哲商業(yè)研究院。

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（責(zé)任編輯：寧曉青）