专利还是技术秘密——基于演化博弈视角的创新保护策略研究

赵晓阳

(天津大学管理与经济学部，天津 300072)

0 引言

经济新常态下，创新是推进供给侧结构性改革的原动力，也是企业维持竞争力的关键。然而，创新作为知识资源，存在溢出的风险[1]。知识产权制度 “以公开换保护”的制度环境下，专利赋予企业一定时空内对特定技术发明的垄断权，因而成为企业保护创新的重要手段。但专利保护具有不确定性[2-3]，披露的信息也容易被竞争对手针对规避，或建立专利围墙[4]。技术秘密有时更能有效减缓知识溢出、建立先发优势，达到保护创新、维持竞争力的作用[5]，但也存在发现和举证困难的弊端[6]。因此，企业往往需要在专利和技术秘密间进行权衡[7-10]。

关于专利和技术秘密间的权衡的问题，学界主要采用了调查问卷和理论推演的方法进行了研究。调查问卷 (如耶鲁调查、卡内基梅隆调查)发现，无论对产品创新还是过程创新，技术秘密相对专利都更重要[8-9]；行业、技术复杂度、创新特征影响专利或技术秘密的选择，相较于其他行业，制药和化学制品行业专利作用更加突出[4]；相对于过程创新，对产品创新企业更倾向于采取专利保护方式[11-12]。理论和模型推演方面，学者提出创新者获得发明后可以选择以专利或技术秘密的形式保护创新，可以控制信息披露的方式和强度。模仿者考虑创新的价值、模仿的成本和侵权的风险，选择是否进行模仿。最终，根据创新者与模仿者的选择形成一定的竞争态势，根据经济学的竞争模型 (如古诺模型)计算收益，评估创新者与模仿者的最优选择[13-15]。当考虑竞争者同时研发的情况下(创新竞赛)，创新者根据创新的程度大小、专利保护的强弱、和专利申请和运营的成本，选择专利或技术秘密保护创新[16-17]。Kultti等发现创新竞赛中，无论专利保护强弱，专利保护相对技术秘密总是更好的战略选择[18]。Kultti等改进了创新竞赛模型，发现当专利保护强时企业选择专利保护，专利保护弱时，企业选择技术秘密[19]。综合考虑创新竞赛和模仿，Mosel发现，考虑到专利保护的成本，企业对较小程度的创新采用技术秘密，对较大程度的创新采用专利保护[20]。Mihm等采用仿真的方法研究了企业在创新竞赛的过程的创新保护策略选择，指出当两个实施领先战略的企业间竞争时，主动申请专利对双方都更优。当领先者与跟随者竞争时，领先者应以技术秘密的形式保护创新，而跟随者应该积极布局专利[21]。

以往研究有以下三点不足：第一，关注专利制度完善、专利实施力度强的西方发达国家，对专利制度不完善的新兴经济体、转型经济体的研究不足，后发追赶国家制度情境和企业创新模式下，企业创新保护策略选择机制不同；第二，调查问卷研究更多是从静态视角分析企业异质性对创新保护策略的影响，对企业动态竞争中创新策略的形成和演化研究不足；第三，理论模型中赢者通吃和完全理性的假设并不符合现实情况。针对以上不足，本文聚焦于中国情境，研究企业创新保护策略，探索企业群体动态竞争中创新保护策略 (即如何在专利和技术秘密间权衡)形成及演化机理。

1 企业创新保护策略选择的演化博弈模型

1.1 模型假设和描述

中国情境和西方情境主要有两点不同：①由于中国大部分企业都处于后追赶阶段，创新集中于非核心技术渐进创新，在路径选择上自由度高，技术规避难度相对较低。②中国专利保护制度处于转型期，一方面国家提供经济补助激励企业积极采取专利保护；另一方面，专利保护不断加强，积极的专利战略逐渐被一些企业，尤其是外来企业所采用。专利逐渐成为企业竞争中的战略手段，但技术秘密始终是企业保护创新的重要支撑[8]。在整体的追赶形势和特殊的制度情境下，企业采用专利或技术秘密保护创新的决策形成与演化机理文献中未给出微观解释，本文从演化博弈的视角分析企业创新保护策略的形成及演化。

在创新保护过程中，企业决策是群体行为的结果，企业创新保护策略决策是一个不断调整的动态过程，表现出生态学种群演化的特征[22]。假定在一个 “自然”(不考虑其他约束条件)环境中，企业有两种创新保护策略选择：①专利；②技术秘密。在企业群体中个体A和个体B互相间反复博弈。

中国情境下，企业间真正的创新竞赛较为少见，企业创新多为非核心技术渐进创新，且专利制度处于转型期。为了在契合中国情境的同时简化模型，本文做如下假设：企业技术侧重点不同，在各自技术轨迹上进行非核心渐进技术创新，并相互学习；企业研发水平同质，产品同质，创新收益相同；博弈周期为产品生命周期。基于以上渐进创新和产品同质的假设下，群体内企业产品生命周期内收益为R。每个企业有两种可供选择的创新保护策略：专利和技术秘密。基于以上论述，企业间博弈将形成四种局势：

(1)当企业A与企业B都采取专利策略时，双方专利相互牵制，形成hold-up的格局，双方收益均为R+S-C，S为政府补贴，C为专利申请和维护成本。

(2)当企业A采取专利保护创新而企业B采用技术秘密保护创新时，企业A的收益为R+S+θR+W-T/2-C。θ代表专利保护强度，θR表示行使专利得到的收益。当θ>0时，行使专利获利大于行使成本；当θ=0时，专利行使收益等于行使成本，或当收益小于成本时企业选择不行使专利。W为专利带来的声誉收益，专利增加了企业在利益相关者中的合法性。企业B的收益为R+T/2-θR，由于采用技术秘密，不披露技术信息，知识溢出相对较慢，获得一定相对收益T=T/2-(-T/2)。

(3)当企业A采取技术秘密策略而企业B采取专利策略时，企业A的收益为R+T/2-θR，企业B的收益为R+S+θR+W-T/2-C。

(4)当企业A、B均采取技术秘密策略时，企业A、B的收益均为R+T/2，此时由于双方都采用技术秘密，减缓了知识的流动，产品周期变长，创新得到的总收益增加T。四种局势下，收益矩阵如下(见表1)。

表1 企业创新保护策略博弈收益矩阵

1.2 复制动态方程

在上述模型的演化博弈中，假设t时刻群体中选择专利保护创新的企业所占比例为x，则群体中选择技术秘密保护创新的企业所占比例为1-x。根据复制动态连续确定性动力学方程，一定策略参与者的增长率等于该策略群体的适应度与总群体平均适应度的差[23]。其动力学方程表示为：

其中,D=

2 模型分析

2.1 均衡点稳定性分析

(0

2.2 参数对演化稳定创新保护策略的影响

(1)当专利策略的预期损失等于0。如果专利策略预期收益小于0，企业创新保护策略稳定于技术秘密。如果专利策略的预期收益大于0，企业创新保护策略稳定于专利。如果专利策略的预期收益等于0，则无演化稳定创新保护策略。

(2)当专利策略的预期损失大于0。如果专利策略预期收益小于等于0，企业创新保护策略稳定于技术秘密。如果专利策略的预期收益大于等于专利策略预期损失，企业创新保护策略稳定于专利。如果专利策略的预期收益大于0小于预期损失，则企业创新保护演化稳定策略取决于采用专利策略群体比例的初始水平x，若x∈(0,x3)群体将稳定与技术秘密策略；当x∈(x3,1)，群体将稳定与专利策略。

3 创新保护策略演化多主体建模与仿真模拟

3.1 多主体建模与仿真

基于多主体的建模仿真 (Agent-Based Modeling and Simulation，ABMS)是一种自下而上的建模方法，通过对个体、个体间交互、环境选择作用的刻画，描述复杂的自组织现象和规律涌现[24]。使用多主体仿真方法可以对企业的创新保护策略交互博弈和学习方式进行定义，模拟企业创新保护策略演化的过程，分析、揭示企业创新保护策略的形成和演化机理。本研究结合演化博弈论和ABMS仿真，对企业创新保护决策机理进行研究。

3.2 仿真设计

以上节所述企业单群体创新保护策略演化博弈为理论基础，设定群体主体行为选择：专利策略和技术秘密策略，群体内主体交互规则符合上述博弈收益矩阵。群体内主体由于有限理性和短视，通过向邻居学习的方式更新其创新保护策略。仿真实验首先构建了100×100的网络(Patches),每个Patch上搭载一个代表参与博弈企业的Agent。每个主体都只与最近的8个邻居 (Moore)进行博弈，以主体与8个邻居的博弈总收益作为主体的适应度标准fi，同时主体向8个邻居进行学习：

其中，u(i,j)为主体i与主体j博弈收益。

根据以上仿真模型设计，在Netlogo (版本号：6.0.2)环境中进行仿真程序开发。

3.3 仿真结果与分析

根据上述均衡点稳定性及演化稳定创新保护策略分析，分四种典型情况设定参数进行仿真，得出结果。结果中，横坐标表示仿真时间，纵坐标表示群体中专利策略主体所占比例。

图1 R=10、θ=0、S=4、C=2、T=2、W=2仿真结果

可以看出，仿真结果符合动态复制方程的稳定分析结果，企业群体经过一段时间的博弈和相互学习，不管专利策略主体初始比值取多少，整个群体都将采取专利策略。

图2 R=10、θ=0、S=2、C=2、T=2、W=4仿真结果

可以看出，仿真结果基本符合动态复制方程的稳定分析结果，群体内企业经过一段时间的博弈和相互学习，不管专利策略主体初始比值取多少，群体中采用专利策略的主体比值稳定在67%左右。

图3 R=10、θ=0.1、S=2、C=2、T=6、W=4仿真结果

可以看出，仿真结果基本符合动态复制方程的稳定分析结果，企业群体经过一段时间的博弈和相互学习，不管专利策略主体初始比值取多少，群体中采用专利策略的主体比值迅速稳定于0，群体演化稳定策略稳定于技术秘密。

仿真结果基本符合动态复制方程的稳定分析结果，群体中专利策略主体的初始比例影响最终的稳定策略。当群体中专利策略主体的初始比例大于99%，经过一段时间的博弈和相互学习，群体中采用专利策略的主体比值逐渐稳定于1，专利策略是演化稳定策略。而当群体中专利策略主体的初始比例小于99%、大于87.5%时，群体中采用专利策略的主体比值既有可能趋于1，也有可能趋于0，随着专利策略主体初始比例增加，趋于1的可能性增加。当群体中专利策略主体的初始比例小于87.5%时，采用专利策略的主体比值逐渐稳定于0，技术秘密是演化稳定策略。而在复制动态方程的稳定分析中，初始比例大于临界值16.7%时专利策略主体比例将趋于1，低于16.7%时专利策略主体将趋于0。理论分析和仿真分析的区别主要在于仿真中主体的不完全信息和有限理性(概率学习模式和邻居选择)，仿真结果可能更接近现实情况(见图4)。

图4 R=10、θ=1.5、S=0、C=4、T=12、W=0仿真结果

4 结论与启示

本文基于演化博弈理论，结合仿真模拟突破完全理性假设，从动态视角对企业创新保护策略选择机制进行了分析，根据动态复制方程和模拟仿真的结果表明：

(1)基于不同情境下专利制度、企业间博弈和不同的初始条件，企业经过反复博弈后稳定策略不同。表现出四种典型情况：第一，不管初始条件如何，稳定于专利策略；第二，不管初始条件如何，专利策略主体稳定于一个固定值左右；第三，不管初始条件如何，稳定与技术秘密策略；第四，不同初始条件下，稳定策略不同，专利策略主体初始比例低于临界值，则稳定于技术秘密。高于临界值，则稳定于专利策略。

(2)完全基于市场竞争逻辑的专利制度环境下(情形四)，考虑到专利和技术秘密的平衡，企业创新保护策略的选取受偶然性(有限理性和概率学习)和初始条件影响，最终稳定于不同的策略。这符合发达国家的现实情况，不同行业，不同历史阶段，企业创新保护策略的实施具有路径依赖和动态演化特性，偶然、外来者因素将显著影响企业创新保护策略，导致部分行业企业更倾向于专利策略，而更多的行业中企业仍然视技术秘密为最重要的创新保护策略[8-9，12]。

(3)当前情境下，政府补助依然是企业申请专利的重要激励，专利质量偏低，专利行使困难，基本符合第二种情形，有一定比例的企业采用专利策略。在专利制度的转型期，政策制定者可以通过调节补助和专利侵权救济力度，塑造强专利保护制度环境，使情境向第四种情况转变，有效促进专利质量的提高和企业专利运用能力的提高。

本研究通过演化博弈理论和仿真模拟构造了四种典型的情况，并分析了初始条件对演化稳定策略的影响，为政府专利政策的制定提供了理论支撑。但本文仅考虑了单群体的演化博弈，今后的研究中将考虑更多的主体类型和策略选择，并进一步验证企业异质性对创新保护策略的影响，以增进结论的有效性和说服力。