政府參與下企業科技成果轉化的演化博弈研究

艾 棟，劉靜靜，林 琳，郭 凱，董廣萍，李玉楠

（1.河南省科學技術情報中心，河南 鄭州；2.河南科技大學 商學院，河南 洛陽）

引言

科技成果轉化是推動科技創新的重要引擎，也是破解科技與經濟“兩張皮”難題的關鍵方法。然而我國一直存在科技成果轉化率不高的問題，與發達國家平均40%～50%的科技成果轉化率相比，我國的科技成果轉化率不足10%[1]，將科技成果轉化運用到社會發展中可以促進經濟的發展，而我國大量的科技成果并未得到轉換，科技轉化率不高會使得大量科研成果趨于“休眠”[2]，這使得很多資源被閑置，影響國家創新驅動發展戰略的進展。

科技成果轉化是一個復雜的、動態的生態系統[3]，是由多方協調配合共同參與的活動。其中企業作為我國創新成果輸出的主要來源，不斷推動創新成果向市場轉化和輸出，在科技成果轉化生態系統中扮演著至關重要的角色。而政府作為科技成果轉化的推動方[3]，主要為科技成果創新者提供政策和資金支持，營造一個良好的科技成果轉化環境。因此本文選擇分析在政府參與下，企業科技成果轉化的影響因素。

1 文獻回顧

科技成果轉化有利于社會經濟的發展，大量的學者對科技成果轉化進行了相關研究，以下就科技成果轉化中的影響因素及參與主體角色進行了綜述。

一是分析了科技成果轉化的影響因素。孫濤等構建了科研機構和政府之間的演化博弈模型，認為科技成果轉化時科研機構獲得的收益分成比例、政府對科技成果轉化環境的改善程度以及政府改善科技成果轉化環境的效率是決定科技成果轉化的重要因素[4]。唐露源等通過對101 家高新技術企業的實地調研，圍繞技術需求提出了影響科技成果轉化效率的四個因素，即技術需求清晰度、技術需求強度、技術需求深度和技術需求契合度[5]。陳黎等指出科技成果轉化實施細則制定、內設科技成果轉化專業機構及專職人員數、與企業開展科研合作、有效發明專利擁有量、科研項目經費中基礎研究占比在1%～20%區間，這五個因素對科研機構的科技成果轉化呈顯著正向影響[6]。

二是研究了科技成果轉化過程中的參與主體。楊世攀指出在科技成果轉化多元主體中，政府是價值推動者，高校院所、企業是價值創造者和價值共創者，科技中介機構是價值編排者[7]。為了解決在科技成果轉化過程中，企業不愿投入和承擔風險的現狀，劉洋等認為有必要完善成果轉化的風險投資機制，設立政府性質的科技成果轉化基金，發揮政府基金的杠桿作用，加快科技成果的熟化和育成[8]。

目前關于科技成果轉化的研究中，大部分文獻探討了高校及科研機構在轉化過程中的路徑[9-12]，以企業為主體的研究較少，而企業在科技成果轉化中既是成果的需求方，又是成果的主要提供方，發揮著重要作用。因此本文以企業為研究對象，運用演化博弈的方法，分析在政府參與下企業科技成果轉化的影響因素。

2 政府與企業的演化博弈分析

2.1 模型假設與構建

模型涉及的各參數符號及含義如表1 所示。

表1 模型符號及說明

假設1：在科技成果轉化中只考慮政府和企業2個決策主體，決策參與者均為有限理性且具備行為選擇能力。

假設2：博弈時參與者的策略選擇空間均有兩種。政府的策略選擇空間為扶持和不扶持，政府對企業的扶持行為有對其進行資金支持和稅收減免等；而企業會通過利弊權衡決定是否重視科技成果轉換的過程，其策略選擇空間為重視和不重視，其中，政府選擇實施稅收優惠政策的概率為x，實施稅收監管政策的概率為1-x；企業選擇重視轉化的概率為y，不重視轉化的概率為1-y。

假設3：政府選擇對企業扶持時，會獲得一定的社會效益分成（0＜α＜1），其分成與企業科技成果轉化后的商業化收益有關；當政府選擇不扶持時，α 為0。

假設4：企業科技成果轉化后會獲得一定的商業化收益。其中，p1是企業重視下，科技成果轉化后商業化收益，p2是企業不重視下，科技成果轉化后商業化收益，p1＞p2。

假設5：企業在進行科技成果轉化中會產生一定的轉化成本，企業重視中的轉化成本c1大于企業不重視時的轉化成本c2。

科技成果轉化過程中，政府與企業的博弈矩陣如表2 所示。

表2 演化博弈支付矩陣

2.2 模型分析

2.2.1 以政府為研究對象

政府扶持的期望收益為：

政府不扶持的期望收益為：u12=0

因此，政府的平均期望收益為：

則政府選擇重視轉化的復制動態方程為：

2.2.2 以企業為研究對象

企業重視轉化的期望收益：

企業不重視轉化的期望收益：

因此，企業的平均期望收益為：

則企業選擇重視轉化的復制動態方程為：

2.2.3 演化穩定策略

由演化博弈理論可知，只有雅可比矩陣中特征值的乘積大于0（det j＞0），特征值的和小于0（trj＜0）時，博弈均衡點才是演化穩定點（ESS）。表3 是博弈均衡點的穩定性分析。

表3 均衡點的局部穩定性

假設多項式p2α（1-θ）-cg為①，表示在企業不重視而政府扶持時，政府的收益；多項式p1α（1-θ）-cg為②，表示在企業重視而政府扶持時，政府的收益；多項式p1-p2+c2-c1為③，表示在政府不扶持時，企業重視轉化與不重視轉化的收益之差；（1+αθ）（p1-p2）+c2-c1為④，表示在政府扶持時，企業重視轉化與不重視轉化的收益之差。

根據構建的博弈模型，綜合考慮各參數的大小、以及多項式①-④的大小和正負，在執行合約演化博弈時均衡點的局部穩定性可以分為以下幾種情形：

（1） 當②＞①＞0，③＞0 且④＞0 時，系統局部穩定性如表4 所示，相位圖如圖1 所示。此時演化穩定點在（1，1），即企業選擇重視、政府扶持支持是最優的策略集。

圖1 演化博弈相位圖

表4 系統的局部穩定性

（2） 當②＞①＞0，③＜0 且④＜0 時，系統局部穩定性如表5 所示，相位圖如圖2 所示。

圖2 演化博弈相位圖

表5 系統的局部穩定性

此時演化穩定點在（1，0），即無論企業的策略如何，政府都會選擇扶持；而在政府扶持時，企業不重視獲得的收益多于重視時獲得的收益，故企業會選擇不重視策略。

（3） 當②＞①＞0，③＜0 且④＞0 時，系統局部穩定性如表6 所示，相位圖如圖3 所示。此時演化穩定點在(1，1)，無論多項式③的大小如何，企業選擇重視、政府選擇扶持都是最優的策略集。

圖3 演化博弈相位圖

表6 系統的局部穩定性

（4） 當①＜②＜0，③＞0 且④＞0 時，系統局部穩定性如表7 所示，相位圖如圖4 所示。此時演化穩定點在（0，1），在政府扶持時，無論企業選擇哪種策略，政府的收益均為負值，故政府選擇不扶持策略是優的，而企業選擇重視是對自身最有利的策略。

圖4 演化博弈相位圖

表7 系統的局部穩定性

（5） 當①＜②＜0，③＜0 且④＜0 時，系統局部穩定性如表8 所示，相位圖如圖5 所示。此時演化穩定點在（0，0），即企業選擇不重視、政府選擇不扶持是對各自最有利的策略。

圖5 演化博弈相位圖

表8 系統的局部穩定性

（6） 當①＜②＜0，③＜0 且④＞0 時，系統局部穩定性如表9 所示，相位圖如圖6 所示。此時演化穩定點在（0，0），政府選擇扶持時的收益為負，故政府會選擇不扶持，而在政府不扶持時，企業重視轉化的收益與不重視轉化的收益之差也為負，故企業會選擇不重視。

圖6 演化博弈相位圖

（7） 當①＜0＜②，③＞0且④＞0 時，系統局部穩定性如表10 所示，相位圖如圖7 所示，此時演化穩定點在（1，1）。

圖7 演化博弈相位圖

表10 系統的局部穩定性

（8） 當①＜0＜②，③＜0 且④＜0 時，系統局部穩定性如表11 所示，相位圖如圖8 所示，此時演化穩定點在（0，0）。

圖8 演化博弈相位圖

表11 系統的局部穩定性

（9） 當①＜0＜②，③＜0且④＞0 時，系統局部穩定性如表12 所示，相位圖如圖9 所示，此時演化穩定點在（0，0）。

圖9 演化博弈相位圖

表12 系統的局部穩定性

3 仿真分析

3.1 初始情形模擬

在上述的9 種情況中，情形（1）、（3）和（7）的演化均衡點均為（1，1）；情形（5）、（6）和（8）的演化均衡點均為（0，0）；情形（2）和情形（4）的演化均衡點為（1，0）和（0，1）；而在情形（9）下，（1，1）和（0，0）均為演化均衡點。為了進一步驗證政府和企業的演化博弈模型，本文采用Matlab 軟件對上述的9 種情形分別進行仿真分析（見圖10）。

圖10 不同情境下的演化博弈路徑

3.2 決策變量對系統演化均衡的影響

為了進一步分析各個參數的變化對系統演化均衡點的影響，本文選擇在情形（1）下，分別對θ、α、cg和P1進行調整，來觀察不同參數對政府和企業演化結果的影響。

在保證其他參數不變的情形下，改變政府扶持時，根據科技成果轉化后獲得的社會效益給企業的獎勵比例。假設θ的取值為0.4、0.5、0.7、0.8，得到的政府與企業的演化仿真結果如圖11 所示。

圖11 政府的獎勵比例θ 的變化對演化結果的影響

由圖11 分析可知，在政府和企業的演化過程中，隨著θ的增加，政府選擇扶持策略并達到均衡的速度逐漸減慢，且當θ增大到一定值后，政府無法達到穩定狀態；而企業達成重視策略均衡的速度輕微變化。對于政府而言，這是因為θ的增加使得政府分給企業的獎勵比例增多，從而會使其有一定的經濟壓力，故可能會延長達到穩定狀態的時間。對于企業而言，θ的增大會為其帶來更多的收益，故可能會使企業在某種程度上更重視企業科技成果轉化。θ的變化也說明政府要綜合考慮平衡各方的利益，設置合理的企業獎勵比例。

在保證其他參數不變的情形下，改變政府扶持時，其獲得的社會效益的分成比例。假設α的取值為0.3、0.4、0.5 和0.6，得到的政府與企業的仿真結果如圖12 所示。

圖12 政府社會效益分成比例α 的變化對演化結果的影響

由圖12 分析可知，在政府和企業的演化過程中，隨著α的增加，企業達到均衡的速度并沒有明顯變化；而政府選擇“扶持”的概率向1 收斂的速度變快。這說明α的增加時，政府會因為獲得更多的社會效益分成而更加積極地選擇扶持策略，因此會縮短達成均衡策略的時間。

在保證其他參數不變的情形下，改變政府扶持時的成本。假設cg的取值為1、3、4 和5，得到的政府與企業的仿真結果如圖13 所示。

圖13 政府的扶持成本cg 的變化對演化結果的影響

由圖13 分析可知，在政府和企業的演化過程中，政府的扶持成本越小，政府選擇扶持策略的概率向1收斂的速度越快，而對于企業來說影響不顯著。對于政府來說，這是因為隨著扶持成本的減少，政府選擇扶持時的收益會逐漸增多，故政府會減少決策時間，更快地達到扶持策略均衡。對于企業來說，在政府選擇扶持策略時，企業選擇重視策略對其自身是最優策略，而cg的變化不會直接影響企業的收益，因此企業達成均衡策略的時間變化不顯著。

在保證其他參數不變的情形下，改變企業重視時，科技成果轉化后的商業化收益。假設p1的取值為26、28、30 和35，得到的政府與企業的仿真結果如圖14 所示。

圖14 科技成果轉化后的商業化收益p1 的變化對演化結果的影響

由圖14 分析可知，在政府和企業的演化過程中，隨著p1的增加，政府和企業達成（扶持，重視）演化穩定策略的速度逐漸變快。對于企業來說，這是因為科技成果轉化后的商業化收益是企業的直接收益，p1增加能夠顯著激勵企業達成重視的穩定策略。對于政府來說，科技成果轉化后會帶來一定的社會收益，當這部分收益大于對企業的轉化獎勵以及轉化成本時，政府會達成扶持穩定策略。因此企業應該充分發揮自身的主觀能動性，使科技成果的交易價值能得到最大程度的提升，進而創造出更多的社會效益，達成系統演化均衡。

結束語

本文運用演化博弈的方法對政府和企業在科技成果轉化過程中的博弈以及最終達成的演化穩定策略進行了分析，并運用MATLAB 軟件進行了仿真驗證。研究表明：第一，政府對企業獎勵比例的增加，會延緩其達成均衡的時間，當獎勵比例增加到一定值時，政府可能會放棄扶持企業進行科技成果轉化。因此政府要綜合考慮平衡各方的利益，設置合理的企業獎勵比例，有效激勵企業選擇重視轉化策略。第二，政府獲得的社會效益分成比例越大，政府和企業獲得的收益也越多，二者在科技成果轉化過程中達成（扶持，重視）策略的意愿更強。第三，政府的扶持成本越高，其獲得的收益會越少，當扶持成本大于政府扶持時的收益，政府將放棄扶持企業進行科技成果轉化。第四，科技成果轉化后的商業化收益會給企業帶來直接的經濟收益，激勵其選擇重視轉化策略，從而縮短達成均衡的時間；但地方政府會受到雙重影響，一方面政府獲得的社會效益會增加，但同時獎勵支出也會增加。