政策影響下企業開放與獨占創新收益分配策略的演化博弈

張墨 陳恒 貫君 林超然

摘 要：針對我國創新鼓勵政策和知識產權保護政策的執行，從演化博弈視角探討企業創新中開放與獨占創新策略與政府決策的演化過程。建立了創新鼓勵與知識產權政策影響下的企業開放與獨占創新策略的演化博弈模型。根據復制動態方程得到參與者的行為演化規律和行為演化穩定策略，分析了企業的開放與獨占創新策略的影響因素。研究結果表明，系統中群體的開放評價系數、獨占轉化系數、開放補貼系數、知識產權補貼系數以及采納開放與獨占策略的初始比例，都會對企業開放與獨占創新策略產生影響。

關鍵詞：開放式創新;開放性;獨占性;演化博弈;演化穩定策略

文章編號：2095-5960（2019）03-0064-11;中圖分類號：F2731;文獻標識碼：A

開放式創新與封閉式創新相比改善了創新環境與氛圍，使得企業的創新績效得以提升[1]，但其風險之一便是在開放式創新中容易出現企業搭便車行為，使用獨占式創新破壞開放式創新，最終演變為獨占，這影響了開放式創新的廣泛應用，也提高了開放式創新的管理成本。隨著企業開放式創新策略的執行與開放式創新風險問題的研究深入，上述問題受到了格外關注。Kalevi Kylheiko（2011）認為在當今非競爭性和非排他性知識大量涌現的環境下，獨占性是關系企業從創新活動中獲得利潤的關鍵。[2]獨占性對于企業競爭戰略、知識產權保護及從中獲益的有效性是顯而易見的，但獨占性對于創新活動影響分析方面的看法和結論還存在差異性。[3] [4]除了分析兩者關系及獨占對創新的影響，學界對于何時以及什么原因下合作者會為了利益而放棄獨占性等相關問題也展開了深入探討。[5]但目前的研究多從案例研究或實證分析的角度出發，仍將兩者之間的關系視為黑箱，其理論探索還有待進一步挖掘。另外，企業開放式策略與獨占性策略選擇存在的差異是否與政策環境密切關聯？若有影響，如何通過改善政策環境使企業策略選擇更加合理？即有研究對這些問題沒有展開探討。

基于經典的PFI理論[6]，獨占可以使得企業從創新中獲得收益，從而走出創新悖論困境，這就涉及企業在開放式創新的博弈過程中如何在開放與獨占之間作出策略選擇，并衡量開放性與獨占性的成本、風險及收益對比進而形成演化穩定策略。與此同時，政府作為政策制定主體，其制定的知識產權保護政策與創新鼓勵政策也會對企業的創新積極性和知識產權獨占力度產生影響，進而形成多行為主體的行為互動。相關學者基于演化博弈理論對開放式創新中相關主體的策略行為進行了研究。目前的研究成果主要包括以下方面：第一，探索開放式創新的核心影響因素，主要是合作促進因素（如吸收能力）的影響，其研究目的是促進開放式創新合作共享行為的改進。如秦瑋等（2011）[7]基于吸收能力的視角分析了創新過程中研發聯盟的合作互惠主義行為，研究發現合作伙伴的吸收能力和超額收益分配系數都會對企業行為產生影響;商淑秀等（2015）[8]分析了企業知識共享的演化路徑與影響因素，分析了雙方地位、信任程度、知識互補性、知識共享成本對合作創新企業知識共享行為的影響。第二，針對開放式創新的制約因素進行分析，主要是對于開放式創新中機會主義行為防范。如秦瑋等（2011）[7]分析了創新過程中研發聯盟合作中的機會主義行為;刁麗琳（2012）[9]分析合作創新中知識產權沖突與演化機制，探討如何在懲罰機制和考慮未來合作收益的情況下使得企業的知識竊取行為得到約束;汪明月等（2018）[10]基于創新技術共享中的搭便車問題，分析了技術吸收能力、共享系數、共享技術量和收益系數作為系統影響因素的作用。第三，針對政府行為對開放式創新策略影響進行分析，如張春輝（2011）[11]運用演化博弈理論對創新補貼類型與影響因素進行的分析;汪勇杰等（2017）[12]對開放式創新中研發外包行為、政府研發合作補貼額度進行分析，研究認為政府研發合作補貼額度存在政策躍遷點和策略混沌期，補貼額度超過躍遷點時系統策略從“堅持合作，中途背叛”向著“堅持合作，堅持合作”的穩定策略演化。

總的來說，現有文獻雖然圍繞開放式創新對收益分配機制、合作促進因素、制約因素以及政策環境的影響等展開了研究，但對于開放式創新策略選擇過程分析的深入程度不足，主要表現為當開放式創新的合作促進因素與制約因素同時存在時企業如何取舍。本文基于開放式創新與獨占性關系的構念，將創新收益分配策略分為開放和獨占兩種。以開放和獨占的成本、風險與收益具有差異性為前提，構建不同政府策略下企業創新收益分配的“開放—獨占”策略選擇的演化博弈模型，構建缺乏全局信息下的有限次重復博弈過程。利用穩定性分析和數值仿真手段，比較分析知識產權政策與創新鼓勵政策對企業開放和獨占策略選擇的影響差異，力求探索不同政策影響下的企業開放式創新機制。為政府通過政策引導企業建立更穩固的開放式創新，確保政策的最有效性，確定合理的開放補貼系數與知識產權補貼系數等問題提供決策依據。

一、模型假設

本文選取具有開放式創新行為的高新技術企業作為研究對象，旨在從演化博弈視角剖析企業創新中的開放與獨占策略，以及在政府政策影響下企業開放與獨占策略選擇的影響。基本假設如下：

假設1：參與創新項目的企業群體1和企業群體2已經獲得了創新的首輪收益，假設獲得的創新收益分為有形資產πi和無形資產πr。企業將其中的有形資產部分πi（如新產品銷售收入）按照創新合作前約定的分配系數λ（0≤λ≤1）進行分配。對創新收益中的無形資產部分πr（如知識/技術/經驗），則形成了創新收益分配的剩余。

假設2：對待這部分無形的創新收益的剩余πr，企業有兩種不同的策略選擇。第一種策略為將創新收益的無形資產部分開放（下文簡稱為開放策略）;第二種策略為將創新收益的無形資產部分獨占（下文簡稱為獨占策略）。

假設3：開放與獨占都會帶來一定的收益ΔE。選擇開放的企業其收益表現為企業因開放而獲得的社會績效、創新氛圍、創新文化及合作伙伴的信任;獨占的企業獲得收益表現為將成果獨占后獲得的知識產權轉讓、出租等技術資產的租金。以往理論分析與實證研究都顯示，開放式創新和獨占性策略企業其創新績效都受到吸引能力的影響[13] [14] [15]，其收益也與企業吸收能力有著密切的聯系。在這里假設吸收能力為（0≤≤1），可知ΔE為的函數，表示為ΔE（）。為簡化分析，假設創新合作的兩個企業群吸收能力處于同等水平。

假設4：采用創新收益開放策略的企業，其將創新中的無形收益部分開放，將其獲得的益處描述為開放性評價系數ε（0≤ε≤1）;采用創新收益獨占策略的企業，由于需要將創新收益中的知識與技術顯化，因此并不能完全獨占所有的創新收益，其可以轉化的無形部分占一定的比例，稱其為獨占轉化系數δ（0≤δ≤1）。為簡化分析，假設創新合作的兩個企業群獨占轉化水平相當。

假設5：雙方策略不一致會帶來風險。如果企業1選擇了開放而企業2選擇獨占，則企業1需要承擔獨占方將知識轉化并獨占的收益損失，即δΔE（）πr;如果企業1已經選擇獨占而對方選擇開放，則需要承擔對方采取開放策略的損失，即εΔE（）πr。反之，企業2采取策略時上述過程亦成立。

假設6：開放與獨占需要一定的成本。其成本表現為，選擇開放的企業需要付出如宣傳、建立信任與合作關系等成本c1，而將收益獨占的企業，需要付出知識產權轉化、申請與維護等成本c2。

二、市場機制下的創新收益分配策略

（一）建立演化博弈模型

1.兩家企業均選擇創新收益開放策略

若兩家企業均選擇創新收益的開放策略，除了按照約定系數分配的有形收益外，無形部分兩個企業都選擇開放策略，這樣便形成了一次合作關系，那么對方獨占而形成的損失部分則不發生，只需考慮投入、成本與補貼。兩者都采取開放策略而形成合作，那么對無形部分的開放可以考慮雙方的吸收能力。兩者的收益函數可以分別表示為：

2.兩家企業采取不同的策略

若企業1選擇開放策略，而企業2選擇獨占策略。由于策略的不同，雙方需要承擔因對方策略與己方不一致而帶來的風險損失。那么兩者的收益函數可以分別表示為：

同理，若企業2選擇獨占策略，而企業1選擇開放策略，總收益函數可以分別表示為：

3.兩家企業均采取創新收益獨占策略

若兩家企業同時選擇獨占策略，兩者的吸收能力可能同時影響知識產權的轉化，但知識產權轉化后需要進行分配。那么兩者的收益函數可以分別表示為：

基于以上三種情形的掩護博弈分析，得到市場機制下企業1和企業2在創新收益分配中采取的開放和獨占兩種策略的博弈支付矩陣如表1所示。

（二）演化博弈模型求解與影響分析

根據假設，考慮企業群體1和企業群體2之間的隨機配對博弈問題。假設開放式創新企業群體1在創新收益分配中選擇開放策略的比例為x，則選擇獨占策略的比例為（1-x）;企業2選擇開放策略的比例為y，則選擇獨占策略的比例為（1-y）。x和y均為關于時間t的函數。根據演化博弈理論，可以得到市場機制下企業創新收益分配的策略選擇的博弈雙方復制動態方程為：

根據雅克比矩陣的局部穩定性判斷方法，計算矩陣J的行列式與矩陣J的跡，得知在局部穩定性分析中，系統狀態與開放評價系數ε、獨占轉化系數δ、吸收能力、收益分配系數λ等參數有關。為分析開放評價系數ε和獨占轉化系數δ的關系，本文以系統內企業群體處于同等水平為例，在局部穩定分析中增加約束條件，參與開放式創新合作與收益分配策略的兩個企業群處于同等水平，即其吸收能力、獨占轉化系數與開放評價系數并無區別并且雙方按照平均比例進行收益分配，即1=2，ε1=ε2，δ1=δ2，λ=12，按照此約束條件根據雅克比矩陣的局部穩定性判定方法對上述四個系統均衡點進行局部穩定分析，結果如表2、圖1所示。

由于演化是一個漫長的過程，系統可能在很長一段時間內保持選擇兩種模式的企業共存的局面，具體結論如下：

結論1：當開放評價系數ε與獨占轉化系數δ滿足關系ε>3δ2（情形1），（1，1）是穩定演化點，（0，1），（1，0）和（x*，y*）是鞍點，（0，0）是不穩定點。系統對應的演化穩定策略為（開放，開放）。此時，兩個企業群實現了開放式創新的無形資產部分的收益開放。

結論2：當開放評價系數ε與獨占轉化系數δ滿足關系δ<ε<3δ2（情形2），（1，1）是穩定演化點，（1，0）和（x*，y*）是鞍點，（0，1）是不穩定點。系統對應的演化穩定策略有兩種為（開放，開放）和（獨占，獨占）。此時，兩種策略在企業群體中共存，但雙方均選擇策略一致，同時開放或同時獨占。

結論3：當開放評價系數ε與獨占轉化系數δ滿足關系ε<δ（情形3），（0，0）是穩定演化點，（0，1）（1，0）和（x*，y*）是鞍點，（1，1）是不穩定點。系統對應的演化穩定策略有兩種為（獨占，獨占）。此時企業選擇了將開放式創新的無形資產部分轉化為獨占并從中獲得收益。

三、政府開放補貼下的創新收益分配策略

根據上述分析可知，市場機制作用下只有當開放評價系數ε大于15倍的獨占轉化系數δ時（ε>3δ2），系統演化穩定策略才會形成（開放，開放）的局面。而當獨占轉化系數大于開放評價系數時，企業均趨向于獨占策略。獨占策略有利于企業從創新中獲利但提高了知識溢出的門檻，可見單獨通過市場手段無法對企業群體的創新收益分配向外部開放形成激勵，從長期看也無法促使企業群體與社會開放式氛圍提升和開放環境的打造。因此，我國政府有必要從政策角度對開放式創新企業的行為進行引導，例如采取開放創新補貼的形式鼓勵企業的開放行為。在這里我們假設政府鼓勵開放策略的補貼系數為α（0<α<1），則開放策略企業獲得的補貼額為αεΔE（）。根據這一假設條件，建立開放補貼下的演化博弈并分析其對企業策略的影響。

（一）建立演化博弈模型

1.兩家企業均選擇創新收益開放策略

根據假設條件，若兩家企業均選擇創新收益的開放策略，那么企業1與企業2分別收到政府的開放創新補貼。那么兩者的收益函數可以分別表示為：

2.兩家企業采取不同的策略

若企業1選擇開放策略而企業2選擇獨占策略，那么企業1獲得政府補貼，同時承擔沒有選擇另一種策略己方的收益損失。兩者的收益函數可以分別表示為：

基于以上三種情形的演化博弈分析，得到政府開放補貼下企業1和企業2的創新收益分配策略選擇的博弈支付矩陣（見表3）。

（二）演化博弈模型求解與穩定性分析

根據假設，考慮企業群體1和企業群體2之間的隨機配對博弈問題，同理可以求得五個動態平衡點：（0，0），（0，1），（1，0），（1，1），（x*，y*）。根據雅克比矩陣的局部穩定性，對上述四個系統均衡點進行局部穩定性分析。結合不同情形進行分析得到開放補貼下系統平衡點及局部穩定性分析（見表4）。

分析表4中不同情形得到如下結論（演化相位圖略）：

結論4：當α>（δ-ε）2ε（情形4）時，（1，1）是系統唯一演化穩定點ESS，（1，1），（1，0），（x*，y*）是鞍點，（0，0）是不穩定點。即當滿足條件時，政府開放補貼可以使得企業經過長時期博弈，最終形成（開放，開放）的創新收益分配模式，所有企業均將選擇將開放式創新無形部分的資產向外開放，此時的知識外溢程度最高。

結論5：當（δ-2ε）2ε<α<（δ-ε）2ε（情形5）時，（0，1），（1，0），（1，1）是ESS，（x*，y*）是鞍點，（0，0）是不穩定點。當政府開放補貼在此范圍內，系統將收斂于（0，1），（1，0）或（1，1）。即存在三種模式，（獨占，開放），（開放，獨占）和（開放，開放）。政策實現了多樣化的效果。系統不一定都像理想狀態（開放，開放）演化，系統均衡演化方向由（x*，y*）的初始位置決定。

結論6：當（情形6）時，（0，0）是系統唯一演化穩定點ESS，（1，1），（1，0），（x*，y*）是鞍點，（1，1）是不穩定點。政府開放補貼α在此范圍內時，系統最終收斂（獨占，獨占）策略，經過長期博弈，所有企業將選擇將創新收益的無形部分獨占，此時知識溢出的門檻提升，知識的社會福利最低。

四、知識產權補貼下的創新收益分配策略

根據上述市場機制下企業策略選擇分析可知，當獨占轉化系數大于開放評價系數時，企業均趨向于獨占策略。獨占策略有利于企業從創新收益分配過程中再次獲利，有利于創新收益中無形部分知識轉化，也有利于提升企業的知識產權儲備與提高企業的知識轉化能力。因此在這里假設政府為了鼓勵企業的知識產權獲取而實施知識產權補貼，假設其補貼系數為β（0<β<1），則獨占策略企業獲得的補貼額為βδΔE（）。根據以上條件，建立政府知識產權補貼條件下的演化博弈模型并分析政策對企業策略的影響。

（一）建立演化博弈模型

1.兩家企業均選擇創新收益開放策略

根據假設條件，若兩家企業均選擇創新收益的開放策略，兩者收益函數可以分別表示為：

2.兩家企業采取不同的策略

若企業1選擇開放策略而企業2選擇獨占策略，那么企業2獲得政府的知識產權補貼，同時承擔沒有選擇另一種策略己方的收益損失。兩者的收益函數可以分別表示為：

同理，若企業2選擇獨占策略，而企業1選擇開放策略，總收益函數可以分別表示為：

3.兩家企業均采取創新收益獨占策略

若兩家企業都采取獨占策略，則雙方各自獲得政府的知識產權補貼，兩者收益函數可以分別表示為：

基于以上三種情形的演化博弈分析，得到政府補貼下企業1和企業2的創新收益分配策略選擇的博弈支付矩陣（見表5）。

（二）演化博弈模型求解與影響分析

根據假設，考慮企業群體1和企業群體2之間的隨機配對博弈問題，同理可以求得五個動態平衡點：（0，0），（0，1），（1，0），（1，1），（x*1，y*1）。根據雅克比矩陣的局部穩定性，對上述四個系統均衡點進行局部穩定性分析，結合不同情形進行分析得到開放補貼下系統平衡點及局部穩定性分析（見表6）。

分析表6中不同情形得到如下結論（演化相位圖略）：

結論7：當情形7，即β<（2ε-δ）3δ時，是ESS。（0，1），（1，0），（x*，y*）是鞍點，（0，0）是不穩定點。即當政府知識產權補貼系數β在此范圍內時，系統將收斂于（開放，開放），經過長期的演化博弈，最終所有企業選擇開放策略。

結論8：當情形8，即滿足（ε-δ）δ<β<（2ε-δ）3δ且δ>ε2;或者（2ε-δ）3δ<β<（ε-δ）δ且δ<ε2時，（0，1）和（1，0）是ESS，是鞍點，（0，0）和（1，1）是不穩定點。系統將收斂于（獨占，開放）或（開放，獨占）兩種策略。

結論9：當情形9，即滿足β<（ε-δ）δ且δ>ε2;或β<（2ε-δ）3δ且δ<ε2時，（0，0）是ESS，（0，1），（1，0），（x*，y*）是鞍點，（1，1）是不穩定點。經過長時間演化，系統收斂于（獨占，獨占）策略。

結論10：當情形10，即（ε-δ）δ<β<（2ε-δ）3δ且δ>ε2時，（0，0），（0，1），（1，0），（1，1）都是ESS，是鞍點。此時系統穩定的演化平衡點并不唯一，為多模式共存。系統均衡演化方向由（x*1，y*1）的初始位置決定。

五、數值仿真

前文利用演化博弈理論分別分析了市場機制下和政策作用下企業開放式創新策略的選擇機制，但因參數復雜不便進行具體分析，本文運用Matlab R2013a編程進行數值仿真驗證本研究演化博弈模型的正確性，更為清晰直觀的分析市場作用下和政策影響下企業開放式創新策略選擇模式的演化路徑影響。假設（x0，y0）為企業群體1和2選擇開放或獨占策略的原始比例。

（一）市場機制下系統演化數值仿真

1.不同條件下系統演化路徑分析

開放式補貼不同對系統演化的影響。隨機將群體1與群體2企業的初始比例設定為x0=03，y0=01。另取值獨占轉化系數δ=05，開放評價系數ε分別取值095、06和04（滿足情形1至3），圖2和圖3分別給出了開放評價系數ε變化時的系統演化結果以及對系統演化速度的影響。觀察圖2可知：隨著開放評價系數ε取值的不同，系統向不同的方向演化。具體來看，當開放評價系數ε為095時（情形1），系統中企業群體1采用開放策略的群體比例上升;當ε為04和06時，企業群體1中采用開放策略的比例下降（情形2和情形2）。觀察圖3可知：當ε取值為095時（情形1），系統演化方向唯一，y逐漸下降為0，表示采取獨占企業的比例最終降為0;當ε取值為06和04（情形2和情形3）時，系統演化受到y的初始位置影響存在兩個方向，在不同方向上隨著開放評價系數的變化系統演化的速度也不同。總體來看，系統演化隨著開放評價系數ε取值不同而發生明顯變化，ε取值存在著一定的閾值。具體來看，當開放評價系數ε取值大于15倍獨占轉化系數δ時，系統演化方向唯一，穩定收斂于開放策略。

2.初始策略選擇差異對演化結果的影響

為采納開放與獨占策略的初始比例變化對企業開放與獨占創新策略產生影響，以情形2為例取獨占轉化系數δ為05，開放評價系數ε為095，取開放策略的初始比例x0為01而y0分別取值01、04、06、09時對系統演化的影響。如圖4顯示，滿足情形1且系統中采納開發策略企業的初始比例為01時，隨著群體中采取獨占策略的比例y0的增加，系統向開放策略演化速度減慢。同樣按情形1設定開放策略的初始比例x0為09時系統演化圖5所示，上述變化反映了系統的初始變化對系統演化速度產生了影響，但沒有影響系統演化的方向和結果。

（二）政府開放補貼下系統演化數值仿真

1.不同條件下系統演化路徑分析

為了考察政府的開放補貼對企業群體策略的影響，將群體1與群體2企業的初始比例仍舊設定為x0=03，y0=01，另將各值設定為滿足情形4至6，分別為政府開放補貼α分別取值07和08，獨占轉化系數δ取數值03、05和07，開放評價系數ε為05（滿足情形4至6），觀察其對系統演化結果和演化速度的影響。

圖6與圖7反映了不同開放補貼水平對系統演化結果的影響，可以發現開放補貼α取值為07和08時系統演化的結果不同。具體來看，圖6中開放補貼α取值為07時，獨占轉化系數δ為05和07的曲線都向右上方傾斜，最終系統收斂于（開放，獨占）狀態;δ為03的曲線向右下方傾斜，最后系統收斂于（開放，開放）的狀態。對比之下，圖7中開放補貼系數α取值為08時，獨占轉化系數δ為03和07的曲線仍與圖6相同，但表示獨占轉化系數δ=05曲線方向發生了變化，最終向右下方傾斜，這表明系統收斂于（開放，開放）的狀態。這表明開放補貼α取值變化對系統產生了差異性的影響，當開放補貼α由07增大為08時，企業群體中采用獨占策略的群體轉變為開放策略。具體來看，針對獨占轉化系數δ設定為05的曲線影響最大，使得曲線演化方向發生了變化。

圖8與圖9反映了不同開放補貼水平對系統演化速度的影響。對比圖8與圖9可知，開放補貼α取值為07或08，對獨占轉化系數δ取值為05的曲線影響產生了差異，表現為獨占轉化系數取值為05的曲線一個表現為向右上方傾斜，另一個則向右下方傾斜。這表明了系統中企業群體2最終向獨占策略演化，還是向開放策略演化，取決于開放補貼的大小。綜合上述，開放補貼系數并非越大越好，因為開放補貼系數α作用的效果受到了系統中獨占轉化系數δ的影響，但針對獨占系數轉化系數δ為05的系統，高的開放補貼系數促使了系統群體的狀態轉化，其實際意義是系統中兩群體企業采納開放策略的比例逐漸增大，達到了所有企業均采納開放策略的理想狀態。

2.初始策略選擇差異對演化結果的影響

同樣考察初始比例變化對系統開放與獨占創新策略產生的影響，以情形4為例取獨占轉化系數δ為03，開放評價系數ε取值為02，開放補貼系數α取值為08，初始比例x0為01而y0分別取值01、04、06、09時對系統演化的影響。圖10和圖11可見，對開放補貼存在的系統，上述初始值的變化不僅影響了系統演化的速度，還影響了情形4策略的演化結果。當系統初始值設置較高時，曲線的演化方向由右上傾斜變為向右下傾斜，系統群體由獨占策略變為開放策略。

（三）政府知識產權補貼下系統演化數值仿真

1.不同條件下系統演化路徑分析

為了考察政府的知識產權補貼對企業群體策略的影響，將群體1與群體2企業的初始比例仍舊設定為x0=03，y0=01，將政府知識產權補貼系數β分別取值01和07，開放評價系數ε取值02，獨占轉化系數δ取值02（滿足情形7至10），觀察其對系統演化結果和演化速度的影響。圖12反映了知識產權補貼系數β變化對系統演化結果的影響，可見當知識產權補貼系數β水平為01時，系統群體中采取開放和獨占策略的比例都較低，而知識產權補貼系數為07時，系統群體采取開放和獨占策略比例上升，但不論知識產權補貼水平高低，企業群體中都形成開放與獨占兩種策略共存的狀態。圖13反映了知識產權補貼水平變化對系統演化速度的影響。當β取值為01時，y曲線向右下方傾斜，表明企業群體2的策略經過長時間演化達到了開放狀態，而當β取值為07時，y曲線則快速向右上方傾斜，表明企業群體2向獨占策略演化，并最終達到全部采用獨占策略的均衡點。總體來看，知識產權補貼的高低程度對系統演化速度和方向都生產了影響，當知識產權補貼β較高時，企業群體策略向獨占狀態迅速演化。

2.初始策略選擇差異對演化結果的影響

為考察初始比例變化對知識產權補貼存在系統的影響，以情形10為例取獨占轉化系數δ為03，開放評價系數ε為02，開放補貼系數β為07，初始比例x0為01而y0分別取值01、04、06、09時對系統演化的影響。圖14和圖15可見對知識產權補貼存在的系統，初始值變化對系統演化速度產生了影響，但對演化結果的獨占策略選擇沒有影響。

六、結論

本研究從演化博弈視角對企業創新收益分配的開放策略和獨占策略展開分析，構建了企業開放與獨占策略選擇的群體演化博弈模型。從市場機制條件下和政府行為影響下兩方面深入剖析企業開放與獨占策略選擇的影響機制，并通過數值仿真模擬不同情境下各參數對系統演化路徑和演化速度的影響。研究結果表明：

1市場機制條件下，只有當開放評價系數ε大于15倍獨占轉化系數δ時，企業才會選擇創新收益的開放策略，最終系統穩定在群體中的企業全部采用開放策略。反之當開放評價系數ε小于15倍獨占轉化系數δ時，又根據情況不同企業選擇不開放或僅有部分企業開放。這說明若只依靠市場機制的作用，企業將不會選擇開放策略，若要促進企業群體開放策略的形成，政府需要出臺相應的激勵政策。

2政府開放補貼條件下，可以設計開放鼓勵補貼或知識產權鼓勵補貼并對其補貼系數進行調整。當開放補貼系數α滿足一定條件時，群體中選擇開放的企業比例會逐漸增大，直至達到系統內企業全部采納開放策略的“理想狀態”。政府也可以將開放補貼系數α維持在一定的范圍之間，這將有利于系統內群體開放與獨占的“混合”多元化策略的形成，整個系統呈現多策略共存的多元化狀態。同理，政府也通過知識產權補貼系數β的調整來實現系統內策略群體不同的演化。

3數值仿真結果顯示，系統中群體的開放評價系數ε、獨占轉化系數δ、開放補貼系數α、知識產權補貼系數β以及采納開放與獨占策略的初始比例x0與y0，均會影響系統的演化路徑。開放補貼系數α和知識產權補貼系數β的增大，會促進系統向全部企業采納開放或獨占的唯一策略方向演化。但政府開放補貼系數與知識產權補貼系數并非數值越大越好，不管采用哪種補貼都應將有限的政府補貼控制在一定范圍內，發揮其最大的激勵作用。根據政府開放補貼下的數值仿真分析顯示，將開放補貼系數α=08為一般意義上的分界點，將開放式創新補貼系數設置在該范圍有利于政策發揮對開放的激勵作用，促進企業的開放式創新策略的使用。

本研究系統闡釋了市場機制下及政府政策影響下企業開放策略與獨占策略選擇的異同，構建的模型對于企業創新收益分配策略的決策博弈具有普遍的適用性，可以為政府政策的制定與完善提供有益的參考。但本文仍存在以下不足：（1）現實中開放與獨占作為創新收益分配策略都具有多樣性與復雜性，開放與獨占策略演化系統中還需要加入更多的現實因素;（2）本文僅從正激勵角度將政府兩種補貼系數加入模型，沒有考慮將負激勵即懲罰機制設計加入模型;（3）開放與獨占策略將會對開放環境形成和知識溢出等社會福利產生影響，今后可將兩者的社會福利貢獻考慮并納入統一框架下開展其演化博弈研究;（4）在現實生活中，政府開放補貼和知識產權補貼同時存在，那么企業又應該去如何選擇策略？這也是本文未涉及的問題。

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責任編輯：蕭敏娜