政府干預下高技術船舶產業創新生態系統內部產學研演化博弈研究

王佳宜，李鋒，尹潔

（江蘇科技大學 經濟管理學院，江蘇 鎮江 212003）

0 引言

高技術船舶是為水上交通和海洋資源開發提供技術裝備支持的戰略性產業，是國家發展高端裝備制造業的重要組成部分。高技術船舶被“中國制造2025”明確為十大重點發展領域之一，是在普通船舶工業基礎上實現綠色智能化、產品結構高端化和發展創新化，主要包括高技術高附加值船舶、豪華游輪、超級節能的環保船舶以及突破自動化技術、計算機技術、網絡通信技術等信息技術的智能船舶，比普通船舶工業的技術復雜度更高、產業關聯度更大、風險投入以及附加值更高。為綜合提高高技術船舶產業創新效率，實現多方主體協同創新互利共贏，從產業創新生態系統視角出發，構建政府、高校及科研院所和高技術船舶企業三方演化博弈模型，同時將政府從創新主體脫離出來轉變為外部政策環境，根據環境變化進行戰略引領與政策扶持，進一步加強高技術船舶產業創新系統內部創新主體的協同演化，建立更為高效的高技術船舶產業創新生態網絡，加快推動船舶產業從產業聚集創新向產學研合作協同創新轉變，能夠進一步強化高技術船舶產業內部創新驅動，提升產業創新效率和發展質量，提高高端裝備制造業國際競爭力，推動我國建設海洋強國、建設世界造船強國。

1 國內外研究現狀

目前我國高技術船舶產業面臨的重要問題是自主創新能力亟待提升，創新引領和創新驅動明顯不足，創新模式仍屬追隨型?，F階段傳統的造船體系已經滿足不了社會快速發展的需求，不論是造船工業還是配件制造系統都需要進行創新優化設計與管理，數字化技術的廣泛運用、先進管理思想的改變以及產業創新生態系統的形成等都是近年來高技術船舶產業轉型優化的重點。

隨著創新理論發展演變，創新范式已從創新體系演變為創新生態系統。創新生態系統主要是將生態和創新結合，使得在各個創新主體間的資金流、現金流、人才和服務形成共存共生，協同進化。1985年Lundvall首先提出創新系統的概念，Cooke延伸到了區域創新系統，分別提出“產業創新系統”和“集群創新系統”。1993年Moore認為產業創新系統創造價值需要通過產業間各個部分相互補充資源，合作選擇等，2000年，Lee等從創造一個富含創新力的經濟體出發，提出要建立產業創新生態系統。Adner和Kapoor認為產業創新生態系統中各個部分需要相互演進、共同影響，這樣才能創造出巨大收益。國內學者張運生首先對高技術產業創新生態系統戰略進行研究。李萬等總結創新從單純關注企業內部需求轉變為注重企業、高?？蒲性核驼a學研協同。趙放等在此基礎上分析創新生態系統主要為創新主體和外圍環境的變化，他強調了創新生態系統的動態性，定義了創新生態系統實際上是系統結構和環境動態關聯的自組織演化的創新系統。陳勁等更加詳細地將創新生態系統定義為由相互連接組織構成的網絡，這些網絡主要圍繞一個核心企業或一個平臺構建；是國內最早對協同創新進行系統研究，他們將企業、政府、知識生產機構、中介機構和用戶為實現創新而形成大跨度整合創新模式，為日后產學研合作系統建立打下基礎。楊劍釗等、何向武等則是重點研究高技術產業創新生態系統運行機制和協同策略。在創新生態系統構建方面，司林波強調外部環境（供給政策、需求政策、金融資本、保障平臺）對系統影響。國內外學者對高技術產業創新生態系統的研究從早期主要集中在理論、內涵、戰略措施等方面，延伸到研究創新生態系統運行機制、內部影響主體的因素、主體協同策略和外部政策環境作用等。

在產業創新系統中，政府作為戰略引領和政策扶持者，對產業創新系統的運行、產業創新主體間的協同有著重要的影響。陳勁等將協同創新引入產學研合作演化博弈中；李小妹等則是以產學研合作導向的創新生態系統為研究對象，分析企業規模和學研機構的合作行為；李林等基于演化博弈理論分別分析了政府干預和不干預下創新主體的策略研究；蘇屹等則針對區域創新系統的穩定性，構建了政產學研的三方博弈模型；汪萬等為了探索責任式創新下多利益攸關主體協同共贏方案，構建了政府、創新企業和公眾三方演化博弈系統。

綜上，相關研究利用演化博弈模型研究產業創新生態系統及政產學研協同創新取得了一定的成果，然而大多數研究在選擇模型創新主體時，只將政府簡單歸類其中，作為戰略引領者和政策扶持者，政府在產業中所扮演的角色會隨著生態系統的演變而變化，針對扶持對象的不同，所采取的策略也會隨之改變，政府更需要通過識別外部環境的變化來制定相應策略促進創新系統的形成，企業和學研機構則主要根據政府提供的政策調整自身戰略來進行創新博弈，同時將政府歸類為創新主體演化博弈中，不利于聚焦關鍵核心主體的戰略意識和主觀能動性。因此，本文結合創新生態系統理論，將政府從創新主體中脫離開來轉變為外部政策環境要素之一，充分考慮國家宏觀引導和強制干預，切實反映政府為企業提供優惠政策、引導資源流入、激發利用現有企業創新活力的現實情境，引入動態博弈模型，研究政府干預情境下高技術船舶產業創新生態系統內部企業、相關高校及科研院所間的協同演化關系，分析影響企業、高校及科研院所創新策略決策的關鍵因素，為提升高技術船舶產業創新生態系統內部創新效率、推動高技術船舶產業自主創新能力提供支持。

2 政府干預下產學研協同創新演化博弈模型

基于生態系統視角，高技術船舶創新系統內部包括創新主體和創新環境兩部分。創新主體包括船舶企業、相關高校及科研院所，他們會根據外界環境的改變及時調整創新策略，選擇更有利于自己利益的方式進行創新。創新環境包括政府、金融、市場等因素。鑒于高技術船舶產業在我國高端制造業發展中的重要引領作用，政府對高技術船舶產業的重視程度和扶持力度均非常突出，本文主要考慮創新環境中政府因素，政府根據企業所處發展狀態和高校的需求變化，及時調整干預的程度和策略，如：與政府相關聯的財政補貼、激勵懲罰措施等，維護創新系統高效運行，促進系統創新效率持續提升。

2.1 演化博弈模型假設與收益分析

（1）在高技術船舶產業中，政府作為環境因素，有政府強制干預的特點。假設政府采取“財政干預”的程度為z（0＜z≤1），隨著政府采取干預的強度不同，對企業和高校及科研院所產生的效果也不同，政府采取干預措施會為積極創新的主體提供優惠政策M、M（為企業，為高校及科研院所），政策收益與政府干預程度正相關，設為M×、M×；同理，政府對消極創新的主體進行懲罰P、P，懲罰損失與政府干預程度正相關，設為P×、P×。創新主體的整體創新收益與政府干預的程度有關，創新整體創新收益設為×（企業）、×（高校及科研院所）。

（2）高技術船舶企業收益分析：假定企業以（0≤≤1）的概率采取“積極合作創新”，以（1-）的概率選擇“消極合作創新”。當企業采取“消極合作創新”時，只能維持其正常業務的基本收益E，投入成本為C，同時也會受到政府干預政策環境下的財政處罰P×，若此時高校及科研院所選擇“積極合作創新”，企業則會獲得“便車”收益ΔW；當企業采取“積極合作創新”時，會獲得創新收益×和政府采取干預措施下的優惠政策M×，同時也會承擔創新成本，當高校及科研院所采取“消極合作”，企業雖然有積極合作的意愿，但由于對方消極合作，并沒有產生協同效應，同時又由于對方搭便車，企業需要為兩個合作伙伴之間的協同創新支付額外的創新投入，即“搭便車”額外投入W。

（3）高校及科研院所收益分析：假定高校及科研院所采取“積極合作創新”的概率（0≤≤1），則“消極合作創新概率”為1-。當高校及科研院所采取“不積極合作創新”時，只能獲得基本收益E，投入成本為C，當政府采取干預措施時，受到財政處罰P×，如果企業選擇“積極合作創新”，高校及科研院所會有“便車”收益ΔW；當高校及科研院所選擇“積極合作創新時”，獲得政府創新優惠政策M×和創新收益×，同時也會承擔創新成本和企業“消極合作”產生的“搭便車”額外投入W。

結合分析結果，得到政府干預下高技術船舶產業創新生態系統內部企業、高校及科研院所的合作創新支付矩陣，見表1。

表1 政府干預下企業和高校及科研院所的支付矩陣

2.2 穩定性分析

從表1可知，高技術船舶企業分別進行“積極合作創新”“消極合作創新”和企業群體成員的平均期望收益分別為U、U、U：

根據演化博弈的動態公式，得出高技術船舶企業、高校及科研院所的復制動態方程為：

將公式7、8聯立，得到高新技術船舶企業、高校及產學研機構的二維復制動態系統，根據現代動力學原理，基于雅可比矩陣的穩定性原理，確定平衡點的穩定性。令＝＝0，暫時可以得到5個均衡點，分別是：（0，0）、（1，0）、（0，1）、（1，1）、（，），其中：

且0≤≤1，0≤≤1。

分別對、進行求導，得到雅可比矩陣：

其中：

為了判斷五個均衡點是否為系統的演化穩定策略，采用雅可比矩陣來分析均衡點的穩定性：

五個均衡點的穩定性如表2所示：

表2 均衡點穩定分析

根據表2，可以暫時得出4個穩定點，分別是（0，0）、（0，1）、（1，0）、（1，1）。根據各個均衡點的穩定性條件，易知：伴隨著政府的干預，創新主體采取積極創新策略所產生的收益超過創新主體消極創新及投機“搭便車”產生的收益時，理性主體才會同時采取積極的創新策略，此時，均衡點（1，1），即：＝1，＝1，代表了高技術船舶企業和高?？蒲性核鶚嫵傻牟┺难莼呗?。

同時，如果創新主體存在消極創新及“搭便車”產生的收益大于積極創新時產生的收益，則有限理性的博弈主體會有至少一方選擇消極創新，如均衡點（0，1）、（1，0）、（0，0），即：＝0或＝0為博弈雙方的均衡策略。

3 政府干預下產學研協同創新演化動力學仿真

由于系統內參與積極創新博弈的高新技術船舶企業、高校及科研院所的數量眾多，再加上政府采取的財政干預措施對企業和高校進行創新管理，三方相互影響因素非常復雜，依照均衡點穩定分析，假設博弈三方參與主體均是有限理性的，在信息不對稱的條件下則需要經過很長的時間反復博弈來達到平衡。根據系統動力學（System Dynamics，SD）原理，同時，在普遍缺乏一手準確數據的前提下，SD模型可以通過參數估計，不必要求得很精確的結果來關注分析整個行業系統的行為趨勢和環境變化影響，引入SD仿真模型，建立高技術船舶企業、高校及科研院在政府干預情況下的二方演化博弈模型，進行仿真分析不同主體的影響因素。

3.1 系統動力學模型構建及參數設置

根據文獻結合穩定性分析結果，根據系統動力學定義建立4個狀態變量：將高技術船舶企業、高校及科研院所選擇積極合作創新或消極合作創新，2個速率變量：船舶企業、高校及科研院所分別采取積極合作創新的比率，引入中間變量包括政府采取財政干預的強度和與政府干預措施之間消極創新下的懲罰P×、P×，積極創新下的優惠政策M×、M×，構建政府干預下的高技術船舶企業、高校及科研院所協同創新系統動力學模型，見圖1。

圖1 政府干預下的高技術船舶企業、高校及科研院所系統動力學模型

高技術船舶產業除了技術復雜程度高產業關聯度高外，同時也兼備高成本、高投入和高收益的特點。在模型參數賦值上，通過訪談產業內部專家、查閱相關產業報告，充分考慮高技術船舶產業特點，設定各主體初始參數為：M＝6，W＝4，＝13，＝45，P＝3，ΔW＝5，E＝30，C＝10，M＝5，W＝3，＝8，＝36，P＝2，ΔW＝3，E＝20，C＝7，設置參數時在前人文獻參數設置的基礎上，如：汪萬等把責任下創新企業創新收益設置為30，創新研發投入設置為12，考慮到高技術船舶高收益、高成本的特點，將高技術船舶企業創新收益設置為45，創新成本設置為13，其余同理，使仿真數據更加貼近實際，更準確表現參數變化對創新主體策略選擇的影響，利用Vensim軟件設定模型其他參數：INITIAL TIME＝0，FINAL TIME＝10，TIME STEP＝0.031 25，Units for Time：MONTH。

3.2 模型演化結果分析

3.2.1 政府干預的影響研究

通過數值仿真分別模擬政府干預程度、優惠政策以及懲罰金額對高技術船舶產業創新主體的策略影響，選取合適的數值作為政府干預措施的初始賦值，以此研究創新主體演化策略，為政府對創新主體創新策略選擇的合理引導提供理論依據。

（1）政府干預程度對創新主體策略影響

在高技術船舶行業中，當政府采取適度干預＝0.5時，初始數值滿足均衡點（0，0）穩定性條件×+M×--W＜E-P×-C、×+M×--W＜E-P×-C，因此以均衡點（0，0）為例，當高技術船舶企業和高校及科研院所分別以0.01、0.5和0.9進行積極創新演化博弈，如圖2所示，通過仿真分析可知無論企業和高校初始積極創新活動意向有多大，最終都會隨著時間的推移演變為消極創新“0”狀態，這主要是因為當創新生態系統其中一方選擇消極創新策略時，系統會存在惡意“搭便車”現象，企業主要以盈利為目的，額外支付便車投入W會提高企業運營成本和降低收入，高校及科研院所更加注重信息傳遞安全，保護自身的研究成果，同時當政府選擇適度干預（＝0.5），系統內企業進行積極創新的收益小于消極創新或“搭便車”產生的收益，所以企業和高校在追求利潤最大化的過程中最終選擇消極創新。

圖2 政府干預程度為0.5時對創新主體的策略影響

根據均衡點穩定分析結果，隨著政府干預程度的加深，政府采取的優惠政策M×、M×和懲罰措施P×、P×以及創新收益×、×會影響企業最終的策略選擇。當政府干預程度由適度干預＝0.5增長為強度干預＝0.7、0.8和0.9時，根據上述均衡點（1，0）、（0，1）的穩定性條件，政府的強度干預滿足×+M×--W＞E-P×-C、×+M×--W＞E-P×-C，若企業和高校繼續以0.5概率進行積極創新時，如圖3（）（）所示，最終兩個創新主體都會慢慢演變為、＝1的積極創新，說明政府在高技術船舶產業創新生態系統中對創新主體最終策略的選擇產生重要影響，干預程度越高，主體選擇積極創新的概率也就越高。

圖3 （a）政府干預程度對高技術船舶企業策略選擇的影響

圖3 （b）政府干預程度對高校及科研院所策略選擇的影響

（2）政府干預M、P、M、P對創新主體策略影響

當企業以0.1的初始概率以及政府以0.5的適度干預進行演化仿真時（＝0.1，＝0.5），經過仿真發現，政府實施的創新優惠政策M和懲罰措施P對企業創新策略的選擇有顯著影響（圖4（））。如圖5（）所示，分別增加M和P時，企業在隨后的演化中都會最終達到1均衡，增加優惠政策M，政府可以為企業運營提供一部分財政資助，從而減少邊際效應；增加消極創新懲罰P，則會讓企業選擇消極創新時額外投入更多，不利于企業的長久發展，企業最終也會選擇進行積極創新。

通過圖4（）可知，原始數據：M＝6、P＝3時，×+M×--W＜E-P×-C，不滿足均衡點（1，0）的穩定性條件，因此企業最終會變成＝0的消極創新；當M＝26或P＝23，此時滿足×+M×--W＝E-P×-C，即積極創新收入的收益等于消極創新的收益，則企業會維持在0.5的初始創新概率不變；若M＝27；P＝24此時滿足均衡條件×+M×--W＞E-P×-C，因此企業隨著時間的推移最終演變為＝1的積極創新并且隨著懲罰P的加大，企業進行創新的反應時間越短。同理若政府同時實施創新優惠政策M和懲罰措施P，如：M＝8和P＝22或者M＝26，P＝4，都滿足（1，0）均衡條件，企業最終也會進行積極創新。這主要因為高技術船舶企業作為一個利潤導向的創新主體，追求利潤最大化，只有當政府提供的創新優惠政策或者懲罰政策足夠大，超過消極創新的基礎收益，企業才會更快速地選擇積極創新，但也要注意增加的優惠政策和懲罰力度并不是數值越大系統會越快達到平衡，當超過一定數值時，這兩項措施將對企業達不到期望規制作用，因此政府在進行干預時要時刻注意企業可以承受的范圍，從而進行更加有效的規制。

圖4 （a）MA、PA對高技術船舶企業的策略影響

圖4 （b）MB、PB對高校及科研院所的策略影響

通過圖4（b）可知，若政府維持干預程度＝0.5，高校及科研院所維持＝0.5初始創新概率不變，政府干預創新優惠政策M、懲罰措施P對高校及科研院所有顯著影響。初始狀態下M＝5、P＝2，此時×+M×--W＜E-P×-C，不滿足均衡點（0，1）條件，高校最終會變為＝0消極創新；當M＝10或P＝7，×+M×--W＝E-P×-C，高校維持＝0.5初始創新概率不變；當M＝11或P＝8，此時×+M×--W＞E-P×-C，滿足均衡點（0，1）條件，高校最終會演變為＝1積極創新。

在積極創新反應時間方面，從圖5（a）中可知增加相同數量的M和P，企業選擇積極創新的反應時間有所差別，當M和P同為28、29、30時，增加懲罰的企業總會比增加優惠政策的企業更快進行創新，企業進行積極創新的收益與消極創新的收益差值越大，即×+M×--W-（E-P×-C）的差值越大時，企業選擇創新的反應速度越快，反應時間越短，因此在相同條件下，增加懲罰措施P對拉動差值更加明顯，這也說明在一定范圍內政府實施的懲罰政策比實施獎勵政策對刺激企業進行積極創新的效果更好。從圖5（b）中可知，增長相同數量的M和P（如：M＝P＝12、13、14），懲罰措施P總是讓學校更快速地進行積極創新，高校的反應時間也越短，這說明政府的懲罰政策P對高校創新有更大的刺激作用。

圖5 （a）增加MA、PA對高技術船舶企業策略影響

圖5 （b）增加MB、PB對高校及科研院所策略影響

3.2.2 創新主體協同演化策略研究

根據政府干預影響研究結論，在一定范圍內政府實施的懲罰政策比實施獎勵政策對刺激創新主體進行積極創新的效果更好，因此選取政府的獎勵政策M＝12，M＝5，懲罰措施P＝14，P＝6；同時隨著政府干預程度的加深，創新主體也會進行積極創新，因此為了更好地分析主體自身因素的協同演化，設定政府干預程度＝0.5，并分別從產學研雙方初始意愿、便車投入、創新成本、創新收益四個方面探討政府的干預措施對創新主體的促進作用。

（1）初始意愿對創新主體博弈策略的影響

當高技術船舶企業和高校及科研院所分別以初始意愿0.3、0.6、0.9進行演化博弈，如圖6所示，當政府采取強度干預時，企業和高校參與協同創新的初始意愿越強，創新生態系統的演化速度就越快，系統的穩定性也越高，在短時間內主體就能做出“積極創新”的策略選擇。

圖6 初始意愿對創新主體博弈策略的影響

（2）“搭便車”額外投入對創新主體博弈策略影響

選取創新主體的初始意愿為0.5，當政府不規制系統內的“搭便車”現象，便車投入較高W＝4、W＝3時，不滿足均衡點（1，0）（0，1）條件，所以企業和高校最終不會進行積極創新，若此時，政府可以采取措施減少高技術船舶行業創新主體的便車投入W、W，具體如圖7（a）所示，當企業便車投入由原來W＝4逐漸減少為W＝1，企業進行積極創新的速度加快，這主要因為減少的額外便車投入，可以直接減少企業的經營損失從而達到提高利潤的目的，滿足企業的經營理念；同理如圖7（b）所示當高校及科研院所的便車投入由原來的W＝3逐步減少為W＝0時，高校選擇積極創新的概率也就越大，因為減少的便車投入一方面減少了高校的研究成本，另一方面也保護高校及科研院所的研究成果和知識產權。

圖7 （b）便車投入WB對高校及科研院所的策略影響

圖7 （a）便車投入WA對高技術船舶企業的策略影響

（3）創新成本對創新主體博弈策略影響

令M＝12，P＝14，＝13，M＝5，P＝6，＝8，創新主體的初始意愿為0.5，通過改變主體進行創新時的成本、，研究政府干預下的企業和高校的創新演化博弈。如圖8所示，在政府的財政干預下，創新成本對企業和政府策略變化有很大影響，當保持原始投入成本＝13、＝7時，由于不滿足均衡點（1，0）、（0，1）的穩定性條件：×+M×--W＞E-P×-C、×+M×--W＞E-P×-C，因此企業、高校及研究所最終會選擇消極創新，但當政府采取財政干預，將創新成本降低為11，降低為6，稍低于沒有政府干預下主體自主創新的成本，最終雙方策略都變為積極創新，這說明政府干預下，雖然可以提供一定的資金補助，但若創新成本超過產學研雙方實際承擔能力，即積極創新的收益小于消極創新收益，政府仍然無法促進雙方選擇積極創新。在現實生活中，政府可以根據實際情況對企業和高校進行分別資助，使他們的創新成本降低到合理范圍內，進而促進產學研雙方協同創新。

圖8 （b）創新成本C2對高校及科研院所的策略影響

圖8 （a）創新成本C1對高技術船舶企業的策略影響

（4）創新收益對創新主體博弈策略影響

當取原始數據創新收益：＝45和＝36時，根據圖9（a）（b）所示，產學研雙方不會選擇積極創新，但若政府采取措施可以最終提高創新收益的數值到＝49和＝38，高于主體單獨創新的收益，企業和高校最終進行積極創新，這說明提高創新收益E（＝1、2）對創新主體選擇積極創新有明顯的促進作用，在現實生活中，如果企業選擇的創新項目可以在未來帶來良好的預期收益，那么創新系統內的創新主體也更加愿意進行積極合作，更加快速地到達穩定狀態，因此政府可以對創新項目進行干預篩選，盡可能地選擇有發展前景和預期收益較大的，以此來鼓勵產學研雙方的積極合作。

圖9 （a）創新收益E1對高技術船舶產業的策略影響

圖9 （b）創新收益E2對高校及科研院所的策略影響

4 結論與對策

為探究創新主體在政府措施的影響下提高高技術船舶產業創新能力，將政府從傳統的創新主體脫離開來，根據其具有設定創新生態系統目標并使系統內的創新主體適應環境的作用，保證創新生態系統的持續演進，將其變成更符合實際情況的環境干預者，在有限理性和信息不對稱的條件下，運用演化博弈理論構建了雙利益攸關主體參與產業創新行為策略博弈模型，并使用系統動力學進行仿真分析，最終得出以下結論：

（1）對我國目前高技術船舶產業而言，政府干預起到主導作用。政府干預程度越大，作為創新主體的高技術船舶企業、高校及科研院所積極開展創新的概率越大；政府實施的激勵和懲罰措施對創新主體積極創新有正面影響，兩者對比，提高懲罰措施的刺激作用更大。

（2）高技術船舶產業創新依然需要內部創新主體主動發揮自身創新積極性。在同等政府干預程度下，高技術船舶產業創新主體自身的初始意愿越大，產業創新生態系統的演化速度越快，產學研三方選擇協同創新的意愿會更加堅定。

（3）高技術船舶產業創新主體自身的便車投入、創新成本、創新收益均會影響各主體最終的創新策略選擇。便車投入情況下，便車投入越少，高校創新意愿越大；創新成本與創新收益相比的情況下，創新成本越低以及創新收益越高，高技術船舶企業的創新意愿越大。

根據研究結論，結合我國高技術船舶產業創新生態系統實際情況，從提升干預程度、提高干預針對性、強化懲罰力度等方面提出以下管理對策：

（1）結合高技術船舶產業需求，政府提升干預程度，優化干預政策

政府干預程度越大，創新主體進行積極創新的概率越大，這是因為隨著政府干預變大，政府提供的財政政策：優惠政策和懲罰措施也會相應增加，在現實生活中政府可以不只采取優惠或者懲罰政策，對兩者進行動態結合，如：設置獎勵懲罰金額為主體總收益的（0＜＜1），若主體進行積極創新，則獎勵金額會隨著主體積極創新收入的增加而增加，若主體選擇消極創新，則懲罰金額會隨著主體消極創新的收益增加而增加；政府在提升干預程度的同時，也要強化技術和制度創新，進一步明確高技術船舶產業總體的發展方向和重點任務，建立與高技術船舶產業相匹配的制度體系，緊密結合區域發展戰略，重點關注龍頭高技術企業規?；瘜I化發展，加快船舶工業結構調整和轉型升級等。

（2）結合企業和高校的特征，政府采取有針對性的干預策略

首先，優化利益分配機制，加大對高技術船舶企業的資金支持。企業重視利潤收益，以利益最大化為目標，所以企業對政府政策中有關于創新成本、創新收益更加敏感，政府應對高技術船舶企業設置更加合理的利益分配機制，保障企業進行積極創新的收益超過消極創新的收益；政府加大對高技術船舶產業供給側結構性改革的力度支持，落實差別化工業信貸政策，引導銀行業金融機構對船舶產業中有前景的企業給予信貸支持。

其次，建立環境良好的創新平臺和嚴格的知識產權保護制度，降低高校及科研院所被惡意搭便車風險。對比企業，高校則更注重知識技術的汲取和人才培養，政府需要整頓創新系統的行業規范，降低學校被惡意搭便車風險，避免套取技術、惡意競爭的現象出現，同時也要更加注重學校的研究需求，保護學校的研究成果和知識產權，避免高校的信息外泄，因此政府可以對創新系統進入的高校、企業做信用評估，評估結果達到標準才可以與其進行積極創新合作，來降低便車投入的風險，建立環境良好的創新平臺和系統內的技術壁壘機制，減少核心技術的溢出，來保障學校創新環境的安全；政府也要保證創新系統中信息流動通暢，讓參與創新的高校和科研院所可以便捷獲取資源，及時掌握最新高技術船舶行業動態。

（3）完善創新環境，提高懲罰力度，推動創新主體提升創新意愿

創新主體的初始意愿是創新生態系統最終保持穩定的關鍵，政府要積極完善配套設施和相關制度，加大本土主流船用設備的配套建設力度，努力打造促進創新主體積極開展創新所需的配套軟硬件環境，吸引更多的企業和高校加入到高技術船舶產業創新系統中。

積極創新收益與消極創新收益的差距越大，創新主體會越快選擇創新，同時在對比相同條件下，政府加大懲罰力度比增加優惠政策而造成兩者的差距更加明顯，這也是因為加大懲罰力度增加了主體的經營成本，對主體利益增長產生反向約束。因此在現實生活中，政府在制定財政干預措施時，懲罰金額可以略高于獎勵金額，同時也要注意保持在合理范圍。