随着经济全球化步伐的加快和信息技术的迅猛发展，产业集群已成为区域经济发展的重要驱动力，而这种动力来自于产业集群中的集群创新能力，集群创新以网络的组织形式不断拓展并在区域创新体系形成过程中发挥越来越重要的作用，成为区域竞争力的重要组成部分。然而，要提高产业集群整体创新能力，就必须探求集群创新网络的演进规律、确定影响集群创新系统演化的关键因素，这就需要明确集群创新网络的演进源于何种动力?创新主体的相互关联及运行规律是什么?对于我国目前形成的集群创新环境，采取何种政策、培育方案能够确保其集群创新网络完好运行与健康发展?这些正是本文所要研究的主要问题。 针对集群创新网络演化的复杂特性，本文运用复杂适应系统理论解释了其演进的动力和变化机理，建立了创新网络演化的分析框架。基于此框架，论文探讨了外部环境与集群主体间的相互作用关系，建构了环境—行为模型。依据此模型，本文用REPAST多主体仿真方法，从外部表象和内部结构两个方面模拟了集群创新网络的演化规律，并用通过实地调研绘制的中关村海淀园的实际创新网络演化图进行了验证。在此基础上，对创新网络演化的影响因素的敏感性进行了测度，并结合我国产业集群创新现状，探讨了本文研究成果的应用价值。 本文主要研究内容与结论如下： (1)本文运用刺激—反应模型、回声模型，结合中关村创新网络演化的实例，全方位阐释了集群创新网络的涌现过程，提出集群创新网络演化过程是主体与环境的动态相互作用过程，是集群内的主体为了适应外部环境变化不断调整自身行为，最终导致了创新网络的涌现。在此基础上，结合已有的实证研究成果，本文建立了环境一行为模型，该模型分为四个象限，包括网络缩小期、稳定期、加强期和迅速扩张期。不同的象限代表不同的环境条件，主体也会采取不同的行为适应环境，从而导致创新网络不同的演化过程。据此，本文提出可以通过改变外部环境中的可控因素来迫使创新主体改变行为规则，从而促进集群创新网络健康发展的思路。具体讲，就是政府可以通过适度增加集群创新主体的税率、延长专利保护年限、提高中介服务质量、优先鼓励与集群内创新主体具有互补性知识构成的主体进入集群等措施来提高环境的资源禀赋条件，从而促使大多数集群主体采取合作创新的策略，达到扩大创新网络，增加创新产出的目的；同时，也可以通过相反的政策措施降低环境的资源禀赋条件，使集群主体更多采取单独创新(竞争)的策略，从而避免出现由于创新网络过度膨胀导致的主体知识同质化的情况，延长集群创新的生命周期。 (2)通过反复实验，并借鉴前人的仿真研究经验，本文提出在主体行为规则设计的过程中应遵循现实与理论抽象相结合、易操作、可检验性三个原则。 (3)通过对集群创新网络演化过程的仿真研究，本文发现了一些规律：①集群创新网络演化过程是一个主体为适应外部环境变化而不断调整行为规则的过程，是一个从微观到宏观的涌现过程。具有小世界、集聚性和复杂性特征的网络结构有利于提高集群的创新能力，增加整个集群的收益。②通过增加网络的簇系数、网络密度，或者减少网络平均路径，可以达到增加创新网络收益的目的。③由于主体适应环境变化的行为，导致集群的创新收入和加入创新网络的主体数量不断增加，随着创新网络的形成，创新成功率也不断提高。 (4)本文通过绘制和分析中关村海淀园创新网络的演化过程，验证了仿真模型的正确性，并测度了影响因素的敏感性，结果表明：①增加集群创新主体之间知识的差异性和互补性可以使创新网络的演化更具有复杂、无标度和小世界的特性，而且可以提高整个集群的创新能力；②当创新主体之间的知识交换既有直接的方式，也有间接的方式，而且是以间接方式为主时，相对成本较小，这使得网络创新能力和收益率提高；③当主体之间的知识交换主要以直接方式为主时，创新成本逐渐增加，导致收益减少；④保持适度的税率对创新网络的形成和创新能力的提升有直接的促进作用；⑤知识产权保护和创新奖励对于集群创新网络的演化，提升集群创新能力有着重要作用；⑥集群中存在一些高质量的中介机构有助于创新知识的扩散和学习，从而提高整个集群的创新能力；⑦但需要特别指出的是：过高的税率、专利保护年限太长、中介数量和创新奖励过多不仅起不到促进创新的作用，而且削弱了集群的竞争力。 (5)总结上述研究，本文认为集群创新网络的演化具有自组织特征，是一个资源优化配置的过程。因此，在制定政策时，要充分考虑从源头(主体的行为)去引导集群创新网络的演化，提升创新能力，而不是直接干预演化过程，造成资源配置效率的下降。 本文研究成果的应用将体现在以下几个方面： ①环境—行为模型以及税率、创新奖励、专利保护年限、中介数量等影响因素的研究结论可以为各级政府科技管理部门培育有竞争优势的集群创新网络提供政策依据。 ②知识构成及其传递方式对集群创新网络演化影响的研究结论可以为高新技术集群企业构建技术创新网络体系、提高自身技术创新能力提供决策支持。 ③集群创新网络演化动力和规律的全新阐释拓展了复杂适应理论与方法在国内集群创新网络演化研究领域的应用，尤其是模拟方法及其验证、创新过程的量化研究方法的应用。 ④有关创新网络的主要结论为后续基于复杂适应系统理论的集群创新网络的学习机制、知识扩散的研究奠定了理论基础。