政府干预下高技术船舶产业创新生态系统内部产学研演化博弈研究

王佳宜，李锋，尹洁

（江苏科技大学 经济管理学院，江苏 镇江 212003）

0 引言

高技术船舶是为水上交通和海洋资源开发提供技术装备支持的战略性产业，是国家发展高端装备制造业的重要组成部分。高技术船舶被“中国制造2025”明确为十大重点发展领域之一，是在普通船舶工业基础上实现绿色智能化、产品结构高端化和发展创新化，主要包括高技术高附加值船舶、豪华游轮、超级节能的环保船舶以及突破自动化技术、计算机技术、网络通信技术等信息技术的智能船舶，比普通船舶工业的技术复杂度更高、产业关联度更大、风险投入以及附加值更高。为综合提高高技术船舶产业创新效率，实现多方主体协同创新互利共赢，从产业创新生态系统视角出发，构建政府、高校及科研院所和高技术船舶企业三方演化博弈模型，同时将政府从创新主体脱离出来转变为外部政策环境，根据环境变化进行战略引领与政策扶持，进一步加强高技术船舶产业创新系统内部创新主体的协同演化，建立更为高效的高技术船舶产业创新生态网络，加快推动船舶产业从产业聚集创新向产学研合作协同创新转变，能够进一步强化高技术船舶产业内部创新驱动，提升产业创新效率和发展质量，提高高端装备制造业国际竞争力，推动我国建设海洋强国、建设世界造船强国。

1 国内外研究现状

目前我国高技术船舶产业面临的重要问题是自主创新能力亟待提升，创新引领和创新驱动明显不足，创新模式仍属追随型。现阶段传统的造船体系已经满足不了社会快速发展的需求，不论是造船工业还是配件制造系统都需要进行创新优化设计与管理，数字化技术的广泛运用、先进管理思想的改变以及产业创新生态系统的形成等都是近年来高技术船舶产业转型优化的重点。

随着创新理论发展演变，创新范式已从创新体系演变为创新生态系统。创新生态系统主要是将生态和创新结合，使得在各个创新主体间的资金流、现金流、人才和服务形成共存共生，协同进化。1985年Lundvall首先提出创新系统的概念，Cooke延伸到了区域创新系统，分别提出“产业创新系统”和“集群创新系统”。1993年Moore认为产业创新系统创造价值需要通过产业间各个部分相互补充资源，合作选择等，2000年，Lee等从创造一个富含创新力的经济体出发，提出要建立产业创新生态系统。Adner和Kapoor认为产业创新生态系统中各个部分需要相互演进、共同影响，这样才能创造出巨大收益。国内学者张运生首先对高技术产业创新生态系统战略进行研究。李万等总结创新从单纯关注企业内部需求转变为注重企业、高校科研院所和政府产学研协同。赵放等在此基础上分析创新生态系统主要为创新主体和外围环境的变化，他强调了创新生态系统的动态性，定义了创新生态系统实际上是系统结构和环境动态关联的自组织演化的创新系统。陈劲等更加详细地将创新生态系统定义为由相互连接组织构成的网络，这些网络主要围绕一个核心企业或一个平台构建；是国内最早对协同创新进行系统研究，他们将企业、政府、知识生产机构、中介机构和用户为实现创新而形成大跨度整合创新模式，为日后产学研合作系统建立打下基础。杨剑钊等、何向武等则是重点研究高技术产业创新生态系统运行机制和协同策略。在创新生态系统构建方面，司林波强调外部环境（供给政策、需求政策、金融资本、保障平台）对系统影响。国内外学者对高技术产业创新生态系统的研究从早期主要集中在理论、内涵、战略措施等方面，延伸到研究创新生态系统运行机制、内部影响主体的因素、主体协同策略和外部政策环境作用等。

在产业创新系统中，政府作为战略引领和政策扶持者，对产业创新系统的运行、产业创新主体间的协同有着重要的影响。陈劲等将协同创新引入产学研合作演化博弈中；李小妹等则是以产学研合作导向的创新生态系统为研究对象，分析企业规模和学研机构的合作行为；李林等基于演化博弈理论分别分析了政府干预和不干预下创新主体的策略研究；苏屹等则针对区域创新系统的稳定性，构建了政产学研的三方博弈模型；汪万等为了探索责任式创新下多利益攸关主体协同共赢方案，构建了政府、创新企业和公众三方演化博弈系统。

综上，相关研究利用演化博弈模型研究产业创新生态系统及政产学研协同创新取得了一定的成果，然而大多数研究在选择模型创新主体时，只将政府简单归类其中，作为战略引领者和政策扶持者，政府在产业中所扮演的角色会随着生态系统的演变而变化，针对扶持对象的不同，所采取的策略也会随之改变，政府更需要通过识别外部环境的变化来制定相应策略促进创新系统的形成，企业和学研机构则主要根据政府提供的政策调整自身战略来进行创新博弈，同时将政府归类为创新主体演化博弈中，不利于聚焦关键核心主体的战略意识和主观能动性。因此，本文结合创新生态系统理论，将政府从创新主体中脱离开来转变为外部政策环境要素之一，充分考虑国家宏观引导和强制干预，切实反映政府为企业提供优惠政策、引导资源流入、激发利用现有企业创新活力的现实情境，引入动态博弈模型，研究政府干预情境下高技术船舶产业创新生态系统内部企业、相关高校及科研院所间的协同演化关系，分析影响企业、高校及科研院所创新策略决策的关键因素，为提升高技术船舶产业创新生态系统内部创新效率、推动高技术船舶产业自主创新能力提供支持。

2 政府干预下产学研协同创新演化博弈模型

基于生态系统视角，高技术船舶创新系统内部包括创新主体和创新环境两部分。创新主体包括船舶企业、相关高校及科研院所，他们会根据外界环境的改变及时调整创新策略，选择更有利于自己利益的方式进行创新。创新环境包括政府、金融、市场等因素。鉴于高技术船舶产业在我国高端制造业发展中的重要引领作用，政府对高技术船舶产业的重视程度和扶持力度均非常突出，本文主要考虑创新环境中政府因素，政府根据企业所处发展状态和高校的需求变化，及时调整干预的程度和策略，如：与政府相关联的财政补贴、激励惩罚措施等，维护创新系统高效运行，促进系统创新效率持续提升。

2.1 演化博弈模型假设与收益分析

（1）在高技术船舶产业中，政府作为环境因素，有政府强制干预的特点。假设政府采取“财政干预”的程度为z（0＜z≤1），随着政府采取干预的强度不同，对企业和高校及科研院所产生的效果也不同，政府采取干预措施会为积极创新的主体提供优惠政策M、M（为企业，为高校及科研院所），政策收益与政府干预程度正相关，设为M×、M×；同理，政府对消极创新的主体进行惩罚P、P，惩罚损失与政府干预程度正相关，设为P×、P×。创新主体的整体创新收益与政府干预的程度有关，创新整体创新收益设为×（企业）、×（高校及科研院所）。

（2）高技术船舶企业收益分析：假定企业以（0≤≤1）的概率采取“积极合作创新”，以（1-）的概率选择“消极合作创新”。当企业采取“消极合作创新”时，只能维持其正常业务的基本收益E，投入成本为C，同时也会受到政府干预政策环境下的财政处罚P×，若此时高校及科研院所选择“积极合作创新”，企业则会获得“便车”收益ΔW；当企业采取“积极合作创新”时，会获得创新收益×和政府采取干预措施下的优惠政策M×，同时也会承担创新成本，当高校及科研院所采取“消极合作”，企业虽然有积极合作的意愿，但由于对方消极合作，并没有产生协同效应，同时又由于对方搭便车，企业需要为两个合作伙伴之间的协同创新支付额外的创新投入，即“搭便车”额外投入W。

（3）高校及科研院所收益分析：假定高校及科研院所采取“积极合作创新”的概率（0≤≤1），则“消极合作创新概率”为1-。当高校及科研院所采取“不积极合作创新”时，只能获得基本收益E，投入成本为C，当政府采取干预措施时，受到财政处罚P×，如果企业选择“积极合作创新”，高校及科研院所会有“便车”收益ΔW；当高校及科研院所选择“积极合作创新时”，获得政府创新优惠政策M×和创新收益×，同时也会承担创新成本和企业“消极合作”产生的“搭便车”额外投入W。

结合分析结果，得到政府干预下高技术船舶产业创新生态系统内部企业、高校及科研院所的合作创新支付矩阵，见表1。

表1 政府干预下企业和高校及科研院所的支付矩阵

2.2 稳定性分析

从表1可知，高技术船舶企业分别进行“积极合作创新”“消极合作创新”和企业群体成员的平均期望收益分别为U、U、U：

根据演化博弈的动态公式，得出高技术船舶企业、高校及科研院所的复制动态方程为：

将公式7、8联立，得到高新技术船舶企业、高校及产学研机构的二维复制动态系统，根据现代动力学原理，基于雅可比矩阵的稳定性原理，确定平衡点的稳定性。令＝＝0，暂时可以得到5个均衡点，分别是：（0，0）、（1，0）、（0，1）、（1，1）、（，），其中：

且0≤≤1，0≤≤1。

分别对、进行求导，得到雅可比矩阵：

其中：

为了判断五个均衡点是否为系统的演化稳定策略，采用雅可比矩阵来分析均衡点的稳定性：

五个均衡点的稳定性如表2所示：

表2 均衡点稳定分析

根据表2，可以暂时得出4个稳定点，分别是（0，0）、（0，1）、（1，0）、（1，1）。根据各个均衡点的稳定性条件，易知：伴随着政府的干预，创新主体采取积极创新策略所产生的收益超过创新主体消极创新及投机“搭便车”产生的收益时，理性主体才会同时采取积极的创新策略，此时，均衡点（1，1），即：＝1，＝1，代表了高技术船舶企业和高校科研院所构成的博弈演化策略。

同时，如果创新主体存在消极创新及“搭便车”产生的收益大于积极创新时产生的收益，则有限理性的博弈主体会有至少一方选择消极创新，如均衡点（0，1）、（1，0）、（0，0），即：＝0或＝0为博弈双方的均衡策略。

3 政府干预下产学研协同创新演化动力学仿真

由于系统内参与积极创新博弈的高新技术船舶企业、高校及科研院所的数量众多，再加上政府采取的财政干预措施对企业和高校进行创新管理，三方相互影响因素非常复杂，依照均衡点稳定分析，假设博弈三方参与主体均是有限理性的，在信息不对称的条件下则需要经过很长的时间反复博弈来达到平衡。根据系统动力学（System Dynamics，SD）原理，同时，在普遍缺乏一手准确数据的前提下，SD模型可以通过参数估计，不必要求得很精确的结果来关注分析整个行业系统的行为趋势和环境变化影响，引入SD仿真模型，建立高技术船舶企业、高校及科研院在政府干预情况下的二方演化博弈模型，进行仿真分析不同主体的影响因素。

3.1 系统动力学模型构建及参数设置

根据文献结合稳定性分析结果，根据系统动力学定义建立4个状态变量：将高技术船舶企业、高校及科研院所选择积极合作创新或消极合作创新，2个速率变量：船舶企业、高校及科研院所分别采取积极合作创新的比率，引入中间变量包括政府采取财政干预的强度和与政府干预措施之间消极创新下的惩罚P×、P×，积极创新下的优惠政策M×、M×，构建政府干预下的高技术船舶企业、高校及科研院所协同创新系统动力学模型，见图1。

图1 政府干预下的高技术船舶企业、高校及科研院所系统动力学模型

高技术船舶产业除了技术复杂程度高产业关联度高外，同时也兼备高成本、高投入和高收益的特点。在模型参数赋值上，通过访谈产业内部专家、查阅相关产业报告，充分考虑高技术船舶产业特点，设定各主体初始参数为：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，设置参数时在前人文献参数设置的基础上，如：汪万等把责任下创新企业创新收益设置为30，创新研发投入设置为12，考虑到高技术船舶高收益、高成本的特点，将高技术船舶企业创新收益设置为45，创新成本设置为13，其余同理，使仿真数据更加贴近实际，更准确表现参数变化对创新主体策略选择的影响，利用Vensim软件设定模型其他参数：INITIAL TIME＝0，FINAL TIME＝10，TIME STEP＝0.031 25，Units for Time：MONTH。

3.2 模型演化结果分析

3.2.1 政府干预的影响研究

通过数值仿真分别模拟政府干预程度、优惠政策以及惩罚金额对高技术船舶产业创新主体的策略影响，选取合适的数值作为政府干预措施的初始赋值，以此研究创新主体演化策略，为政府对创新主体创新策略选择的合理引导提供理论依据。

（1）政府干预程度对创新主体策略影响

在高技术船舶行业中，当政府采取适度干预＝0.5时，初始数值满足均衡点（0，0）稳定性条件×+M×--W＜E-P×-C、×+M×--W＜E-P×-C，因此以均衡点（0，0）为例，当高技术船舶企业和高校及科研院所分别以0.01、0.5和0.9进行积极创新演化博弈，如图2所示，通过仿真分析可知无论企业和高校初始积极创新活动意向有多大，最终都会随着时间的推移演变为消极创新“0”状态，这主要是因为当创新生态系统其中一方选择消极创新策略时，系统会存在恶意“搭便车”现象，企业主要以盈利为目的，额外支付便车投入W会提高企业运营成本和降低收入，高校及科研院所更加注重信息传递安全，保护自身的研究成果，同时当政府选择适度干预（＝0.5），系统内企业进行积极创新的收益小于消极创新或“搭便车”产生的收益，所以企业和高校在追求利润最大化的过程中最终选择消极创新。

图2 政府干预程度为0.5时对创新主体的策略影响

根据均衡点稳定分析结果，随着政府干预程度的加深，政府采取的优惠政策M×、M×和惩罚措施P×、P×以及创新收益×、×会影响企业最终的策略选择。当政府干预程度由适度干预＝0.5增长为强度干预＝0.7、0.8和0.9时，根据上述均衡点（1，0）、（0，1）的稳定性条件，政府的强度干预满足×+M×--W＞E-P×-C、×+M×--W＞E-P×-C，若企业和高校继续以0.5概率进行积极创新时，如图3（）（）所示，最终两个创新主体都会慢慢演变为、＝1的积极创新，说明政府在高技术船舶产业创新生态系统中对创新主体最终策略的选择产生重要影响，干预程度越高，主体选择积极创新的概率也就越高。

图3 （a）政府干预程度对高技术船舶企业策略选择的影响

图3 （b）政府干预程度对高校及科研院所策略选择的影响

（2）政府干预M、P、M、P对创新主体策略影响

当企业以0.1的初始概率以及政府以0.5的适度干预进行演化仿真时（＝0.1，＝0.5），经过仿真发现，政府实施的创新优惠政策M和惩罚措施P对企业创新策略的选择有显著影响（图4（））。如图5（）所示，分别增加M和P时，企业在随后的演化中都会最终达到1均衡，增加优惠政策M，政府可以为企业运营提供一部分财政资助，从而减少边际效应；增加消极创新惩罚P，则会让企业选择消极创新时额外投入更多，不利于企业的长久发展，企业最终也会选择进行积极创新。

通过图4（）可知，原始数据：M＝6、P＝3时，×+M×--W＜E-P×-C，不满足均衡点（1，0）的稳定性条件，因此企业最终会变成＝0的消极创新；当M＝26或P＝23，此时满足×+M×--W＝E-P×-C，即积极创新收入的收益等于消极创新的收益，则企业会维持在0.5的初始创新概率不变；若M＝27；P＝24此时满足均衡条件×+M×--W＞E-P×-C，因此企业随着时间的推移最终演变为＝1的积极创新并且随着惩罚P的加大，企业进行创新的反应时间越短。同理若政府同时实施创新优惠政策M和惩罚措施P，如：M＝8和P＝22或者M＝26，P＝4，都满足（1，0）均衡条件，企业最终也会进行积极创新。这主要因为高技术船舶企业作为一个利润导向的创新主体，追求利润最大化，只有当政府提供的创新优惠政策或者惩罚政策足够大，超过消极创新的基础收益，企业才会更快速地选择积极创新，但也要注意增加的优惠政策和惩罚力度并不是数值越大系统会越快达到平衡，当超过一定数值时，这两项措施将对企业达不到期望规制作用，因此政府在进行干预时要时刻注意企业可以承受的范围，从而进行更加有效的规制。

图4 （a）MA、PA对高技术船舶企业的策略影响

图4 （b）MB、PB对高校及科研院所的策略影响

通过图4（b）可知，若政府维持干预程度＝0.5，高校及科研院所维持＝0.5初始创新概率不变，政府干预创新优惠政策M、惩罚措施P对高校及科研院所有显著影响。初始状态下M＝5、P＝2，此时×+M×--W＜E-P×-C，不满足均衡点（0，1）条件，高校最终会变为＝0消极创新；当M＝10或P＝7，×+M×--W＝E-P×-C，高校维持＝0.5初始创新概率不变；当M＝11或P＝8，此时×+M×--W＞E-P×-C，满足均衡点（0，1）条件，高校最终会演变为＝1积极创新。

在积极创新反应时间方面，从图5（a）中可知增加相同数量的M和P，企业选择积极创新的反应时间有所差别，当M和P同为28、29、30时，增加惩罚的企业总会比增加优惠政策的企业更快进行创新，企业进行积极创新的收益与消极创新的收益差值越大，即×+M×--W-（E-P×-C）的差值越大时，企业选择创新的反应速度越快，反应时间越短，因此在相同条件下，增加惩罚措施P对拉动差值更加明显，这也说明在一定范围内政府实施的惩罚政策比实施奖励政策对刺激企业进行积极创新的效果更好。从图5（b）中可知，增长相同数量的M和P（如：M＝P＝12、13、14），惩罚措施P总是让学校更快速地进行积极创新，高校的反应时间也越短，这说明政府的惩罚政策P对高校创新有更大的刺激作用。

图5 （a）增加MA、PA对高技术船舶企业策略影响

图5 （b）增加MB、PB对高校及科研院所策略影响

3.2.2 创新主体协同演化策略研究

根据政府干预影响研究结论，在一定范围内政府实施的惩罚政策比实施奖励政策对刺激创新主体进行积极创新的效果更好，因此选取政府的奖励政策M＝12，M＝5，惩罚措施P＝14，P＝6；同时随着政府干预程度的加深，创新主体也会进行积极创新，因此为了更好地分析主体自身因素的协同演化，设定政府干预程度＝0.5，并分别从产学研双方初始意愿、便车投入、创新成本、创新收益四个方面探讨政府的干预措施对创新主体的促进作用。

（1）初始意愿对创新主体博弈策略的影响

当高技术船舶企业和高校及科研院所分别以初始意愿0.3、0.6、0.9进行演化博弈，如图6所示，当政府采取强度干预时，企业和高校参与协同创新的初始意愿越强，创新生态系统的演化速度就越快，系统的稳定性也越高，在短时间内主体就能做出“积极创新”的策略选择。

图6 初始意愿对创新主体博弈策略的影响

（2）“搭便车”额外投入对创新主体博弈策略影响

选取创新主体的初始意愿为0.5，当政府不规制系统内的“搭便车”现象，便车投入较高W＝4、W＝3时，不满足均衡点（1，0）（0，1）条件，所以企业和高校最终不会进行积极创新，若此时，政府可以采取措施减少高技术船舶行业创新主体的便车投入W、W，具体如图7（a）所示，当企业便车投入由原来W＝4逐渐减少为W＝1，企业进行积极创新的速度加快，这主要因为减少的额外便车投入，可以直接减少企业的经营损失从而达到提高利润的目的，满足企业的经营理念；同理如图7（b）所示当高校及科研院所的便车投入由原来的W＝3逐步减少为W＝0时，高校选择积极创新的概率也就越大，因为减少的便车投入一方面减少了高校的研究成本，另一方面也保护高校及科研院所的研究成果和知识产权。

图7 （b）便车投入WB对高校及科研院所的策略影响

图7 （a）便车投入WA对高技术船舶企业的策略影响

（3）创新成本对创新主体博弈策略影响

令M＝12，P＝14，＝13，M＝5，P＝6，＝8，创新主体的初始意愿为0.5，通过改变主体进行创新时的成本、，研究政府干预下的企业和高校的创新演化博弈。如图8所示，在政府的财政干预下，创新成本对企业和政府策略变化有很大影响，当保持原始投入成本＝13、＝7时，由于不满足均衡点（1，0）、（0，1）的稳定性条件：×+M×--W＞E-P×-C、×+M×--W＞E-P×-C，因此企业、高校及研究所最终会选择消极创新，但当政府采取财政干预，将创新成本降低为11，降低为6，稍低于没有政府干预下主体自主创新的成本，最终双方策略都变为积极创新，这说明政府干预下，虽然可以提供一定的资金补助，但若创新成本超过产学研双方实际承担能力，即积极创新的收益小于消极创新收益，政府仍然无法促进双方选择积极创新。在现实生活中，政府可以根据实际情况对企业和高校进行分别资助，使他们的创新成本降低到合理范围内，进而促进产学研双方协同创新。

图8 （b）创新成本C2对高校及科研院所的策略影响

图8 （a）创新成本C1对高技术船舶企业的策略影响

（4）创新收益对创新主体博弈策略影响

当取原始数据创新收益：＝45和＝36时，根据图9（a）（b）所示，产学研双方不会选择积极创新，但若政府采取措施可以最终提高创新收益的数值到＝49和＝38，高于主体单独创新的收益，企业和高校最终进行积极创新，这说明提高创新收益E（＝1、2）对创新主体选择积极创新有明显的促进作用，在现实生活中，如果企业选择的创新项目可以在未来带来良好的预期收益，那么创新系统内的创新主体也更加愿意进行积极合作，更加快速地到达稳定状态，因此政府可以对创新项目进行干预筛选，尽可能地选择有发展前景和预期收益较大的，以此来鼓励产学研双方的积极合作。

图9 （a）创新收益E1对高技术船舶产业的策略影响

图9 （b）创新收益E2对高校及科研院所的策略影响

4 结论与对策

为探究创新主体在政府措施的影响下提高高技术船舶产业创新能力，将政府从传统的创新主体脱离开来，根据其具有设定创新生态系统目标并使系统内的创新主体适应环境的作用，保证创新生态系统的持续演进，将其变成更符合实际情况的环境干预者，在有限理性和信息不对称的条件下，运用演化博弈理论构建了双利益攸关主体参与产业创新行为策略博弈模型，并使用系统动力学进行仿真分析，最终得出以下结论：

（1）对我国目前高技术船舶产业而言，政府干预起到主导作用。政府干预程度越大，作为创新主体的高技术船舶企业、高校及科研院所积极开展创新的概率越大；政府实施的激励和惩罚措施对创新主体积极创新有正面影响，两者对比，提高惩罚措施的刺激作用更大。

（2）高技术船舶产业创新依然需要内部创新主体主动发挥自身创新积极性。在同等政府干预程度下，高技术船舶产业创新主体自身的初始意愿越大，产业创新生态系统的演化速度越快，产学研三方选择协同创新的意愿会更加坚定。

（3）高技术船舶产业创新主体自身的便车投入、创新成本、创新收益均会影响各主体最终的创新策略选择。便车投入情况下，便车投入越少，高校创新意愿越大；创新成本与创新收益相比的情况下，创新成本越低以及创新收益越高，高技术船舶企业的创新意愿越大。

根据研究结论，结合我国高技术船舶产业创新生态系统实际情况，从提升干预程度、提高干预针对性、强化惩罚力度等方面提出以下管理对策：

（1）结合高技术船舶产业需求，政府提升干预程度，优化干预政策

政府干预程度越大，创新主体进行积极创新的概率越大，这是因为随着政府干预变大，政府提供的财政政策：优惠政策和惩罚措施也会相应增加，在现实生活中政府可以不只采取优惠或者惩罚政策，对两者进行动态结合，如：设置奖励惩罚金额为主体总收益的（0＜＜1），若主体进行积极创新，则奖励金额会随着主体积极创新收入的增加而增加，若主体选择消极创新，则惩罚金额会随着主体消极创新的收益增加而增加；政府在提升干预程度的同时，也要强化技术和制度创新，进一步明确高技术船舶产业总体的发展方向和重点任务，建立与高技术船舶产业相匹配的制度体系，紧密结合区域发展战略，重点关注龙头高技术企业规模化专业化发展，加快船舶工业结构调整和转型升级等。

（2）结合企业和高校的特征，政府采取有针对性的干预策略

首先，优化利益分配机制，加大对高技术船舶企业的资金支持。企业重视利润收益，以利益最大化为目标，所以企业对政府政策中有关于创新成本、创新收益更加敏感，政府应对高技术船舶企业设置更加合理的利益分配机制，保障企业进行积极创新的收益超过消极创新的收益；政府加大对高技术船舶产业供给侧结构性改革的力度支持，落实差别化工业信贷政策，引导银行业金融机构对船舶产业中有前景的企业给予信贷支持。

其次，建立环境良好的创新平台和严格的知识产权保护制度，降低高校及科研院所被恶意搭便车风险。对比企业，高校则更注重知识技术的汲取和人才培养，政府需要整顿创新系统的行业规范，降低学校被恶意搭便车风险，避免套取技术、恶意竞争的现象出现，同时也要更加注重学校的研究需求，保护学校的研究成果和知识产权，避免高校的信息外泄，因此政府可以对创新系统进入的高校、企业做信用评估，评估结果达到标准才可以与其进行积极创新合作，来降低便车投入的风险，建立环境良好的创新平台和系统内的技术壁垒机制，减少核心技术的溢出，来保障学校创新环境的安全；政府也要保证创新系统中信息流动通畅，让参与创新的高校和科研院所可以便捷获取资源，及时掌握最新高技术船舶行业动态。

（3）完善创新环境，提高惩罚力度，推动创新主体提升创新意愿

创新主体的初始意愿是创新生态系统最终保持稳定的关键，政府要积极完善配套设施和相关制度，加大本土主流船用设备的配套建设力度，努力打造促进创新主体积极开展创新所需的配套软硬件环境，吸引更多的企业和高校加入到高技术船舶产业创新系统中。

积极创新收益与消极创新收益的差距越大，创新主体会越快选择创新，同时在对比相同条件下，政府加大惩罚力度比增加优惠政策而造成两者的差距更加明显，这也是因为加大惩罚力度增加了主体的经营成本，对主体利益增长产生反向约束。因此在现实生活中，政府在制定财政干预措施时，惩罚金额可以略高于奖励金额，同时也要注意保持在合理范围。