已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Research on the diffusion of green innovation behavior based on complex network evolutionary game

构造(python库) 产业组织 机制(生物学) 绿色创新 绿色增长 绿色发展 业务 进化博弈论 消费(社会学) 技术创新 中国 博弈论 经济 微观经济学 计算机科学 生态学 可持续发展 社会学 哲学 认识论 程序设计语言 法学 生物 社会科学 政治学
作者
Xiaoya Chen,Weiwei Yang,Renjie Zhang
出处
期刊:Managerial and Decision Economics [Wiley]
标识
DOI:10.1002/mde.4060
摘要

Abstract The strategic choice of green innovation subjects and the evolution of green innovation networks have a two‐way feedback effect. This study aims to construct a comprehensive framework for analyzing the evolution of green innovation networks from micro to macro levels. The gravity model demonstrates the structural complexity of green innovation networks. Additionally, an evolutionary game model based on green innovation networks is constructed to discuss the network's diffusion mechanism of green innovation behavior and its influence on network characteristic indicators. The research findings reveal that (1) the green innovation networks in China exhibit a continuous growth trend but the connectivity of urban nodes varies significantly; (2) the green innovation network's marginal nodes are the “vulnerable groups” in the evolutionary game and the active green innovation strategy cannot be completely spread; and (3) the cost of passive green innovation and the demand for green consumption are the internal and external driving forces that promote the spread of the active green innovation strategy in the network. Finally, this study concludes with several suggestions, including the establishment of a mechanism to promote green innovation reform with the city, industry, and enterprises as the node, fulcrum, and focus, respectively. Additionally, it suggests increasing domestic demand for green consumption. These findings and suggestions can provide a reference for the development of green innovation in other countries or regions.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
旺仔仔发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
嘎嘣脆皮鸭关注了科研通微信公众号
2秒前
稳wen发布了新的文献求助10
2秒前
机灵的忆梅完成签到 ,获得积分10
2秒前
海荷完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
5秒前
5秒前
建哥发布了新的文献求助10
5秒前
香蕉觅云应助0826yes采纳,获得10
6秒前
桐桐应助jerry采纳,获得10
6秒前
hanpl关注了科研通微信公众号
7秒前
7秒前
8秒前
认真的不斜完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
9秒前
传奇3应助nuoni采纳,获得10
9秒前
9秒前
淡淡文轩发布了新的文献求助10
10秒前
Owen应助郁静飘瑶采纳,获得10
10秒前
10秒前
xing完成签到,获得积分10
11秒前
大国完成签到,获得积分20
11秒前
聪慧芷巧完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
高大笙发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
13秒前
科研通AI6.3应助建哥采纳,获得10
13秒前
min完成签到,获得积分10
15秒前
15秒前
HJ002完成签到,获得积分10
16秒前
echo发布了新的文献求助10
16秒前
christine发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
hanzhiyuxing发布了新的文献求助10
16秒前
msuyue完成签到 ,获得积分10
17秒前
jerry发布了新的文献求助10
18秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 3000
Les Mantodea de guyane 2500
Feldspar inclusion dating of ceramics and burnt stones 1000
What is the Future of Psychotherapy in a Digital Age? 801
The Psychological Quest for Meaning 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5965161
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7235259
关于积分的说明 15972129
捐赠科研通 5101585
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2740676
邀请新用户注册赠送积分活动 1703904
关于科研通互助平台的介绍 1619748