政府参与下新能源汽车企业间协同创新的竞合策略研究

刘亚婕，董 锋

（中国矿业大学 经济管理学院，江苏 徐州 221116）

0 引言

实现“碳达峰、碳中和”目标，对我国的产业发展和人们生活习惯均提出了挑战。交通部门作为我国主要终端能耗部门之一，有条件率先实现“碳达峰”和“碳中和”。能否实现这一愿景，在很大程度上取决于我国新能源汽车产业的发展水平和汽车电气化的程度，因此，在当前背景下，新能源汽车产业必将长期持续成长。同时，我国能否转变为汽车强国，也与新能源汽车行业的发展密切相关，因此，学术界对其给予了广泛关注。对于尚在幼稚期阶段的新能源汽车行业而言，市场需求的扩大离不开政府的扶持，但相关政策是否行之有效却饱受争议［1］。

产品创新是实现新能源汽车行业高端化发展的根本途径，研发活动在行业发展进程中发挥着举足轻重的作用［2］。学者们针对新能源汽车企业创新展开了大量研究，主要从以下3个视角切入。①新能源汽车企业技术创新过程中产业政策实施效果。其中，新能源汽车推广政策［3］、地方产业政策［4］、政府补助［5］以及“扶持性”政策［6］存在显著的技术创新激励偏向。②新能源汽车产业的创新网络结构、特征及演化趋势。新能源汽车创新主体集中在我国北京、上海、广州等地区，创新网络呈现“核心—边缘”态势［7］。张路蓬等［8］对创新网络演化过程进行了深入研究，发现创新网络呈“边缘—多核”型，而且伴随着平均路径的缩短，技术资源凝聚性提升且技术扩散加剧。基于商业模式创新和价值分享体系构建的创新网络，在政府补贴退坡后将依靠其内部驱动形成有效的技术进步推力［1］。③新能源汽车行业合作创新行为，尤其是产学研合作创新。来自政府激励的外在驱动对产学研合作网络创新的形成产生了显著的影响［9］，而创新过程中的额外社会收益是政府积极参与合作创新网络的驱动因素［10］。曹霞等［11］在分析新能源汽车行业产学研合作创新的博弈行为后发现，市场机制与合作创新网络之间呈现负相关关系，当市场机制的作用越过阈值后，其维护合作的效应方能呈现，而政府调控力度迈过阈值后，不利于创新主体间的合作维持。新能源汽车行业内合作创新活跃度存在显著的地域差异性，京津冀地区的合作创新活跃度更高，并由大型国企控制网络［12］。相较于其他维度的邻近性，技术邻近性对新能源汽车行业协同创新的促进效果更加显著［13］。

通过对既有文献的梳理，发现企业间协同创新系统研究的深度及广度稍显不足。一方面，当前研究侧重于产学研合作创新，对企业间协同创新系统缺少应有的重视。企业是突破核心技术的微观主体，同时也是创新体系的重要组成部分。尤其是，新能源汽车行业存在大量的科技型创新企业，如何构建企业间良好的协同创新系统是实现技术突破、破解行业发展困境的关键。②现有研究忽视了政府主体行为策略选择的重要性。事实上，新兴行业企业间建立协同创新系统离不开政府的引导，尤其是在创新系统建立的初期，政府的作用更是至关重要。

为弥补上述理论缺口，本文以新能源汽车产业为例，聚焦于企业间协同创新系统，并将政府主体纳入创新系统，以期为我国新兴行业创新系统的建立提供证据和参考。演化博弈模型有助于刻画多主体间策略的动态变化，对于长期重复博弈背景下协同创新系统中各主体行为的研究极具适用性［14］。新能源汽车行业的协同创新系统是一个复杂的系统，不仅受到企业内部因素的影响，而且也会受到政府等外部环境的影响［15］。因此，本文从竞合理论视角出发，构建我国情境下新能源汽车行业协同创新系统的三方演化博弈模型（两家非对称的新能源汽车企业和政府）。此外，双积分政策推动了产业链协同均衡发展，在后补贴时代接力发挥激励作用，为我国新能源汽车产业发展奠定了基础。因此，本文也将双积分政策纳入分析框架，分析协同创新系统的稳定状态，并挖掘系统成熟期的影响因素，为推动我国新能源汽车企业协同创新系统的建立提供借鉴和参考。本文主要贡献体现在在以下两个维度：①应用三方演化博弈模型，创新性地拓展企业协同创新系统框架，将政府主体纳入新能源汽车企业协同创新的分析框架，为政府推进创新系统转化提供理论依据；②不仅考虑了企业决策转化的内在动因，而且将双积分政策、税收政策及政府资助等外在因素纳入了分析框架，厘清了现行政策对协同创新系统的影响机制。

1 三方演化博弈模型的构建

1.1 模型假设

以新能源汽车行业中随机的企业A与B作为研究对象，A与B均为有限理性且存在信息不对称现象。电池是新能源汽车的核心部件，故假设新能源汽车企业间协同创新合作主要针对电池技术的提升。

当新能源汽车企业进行协同创新时，不仅为企业带来可观的收益，还将该收益以一定的税收比例上交国家，增加了政府收益，同时也提升了我国新能源汽车技术在国际行业中的地位。当政府给予企业一定的资助时，会降低企业间协同创新的成本及风险，使得新能源汽车企业更倾向于合作创新并获得超额收益。因此，政府与新能源汽车企业有着不同的利益目标，在企业间协同创新策略选择过程中存在博弈过程。本文提出如下模型假设。

假设1随着我国禁售燃油车设想的提出，新能源汽车被赋予了更多的期待，然而技术迭代频繁对新能源汽车企业的创新需求提出了更高的挑战，创新风险加剧使得协同创新成为该行业发展的必经之路。同时，新能源汽车企业间的协同创新行为受到各企业竞争力及资源依赖度的影响，在出现利益冲突时，企业间协同创新的合作关系容易破裂，因此，“竞争”与“合作”是企业A和B在协同创新过程中的策略。x和y分别是企业A和B选择“合作”的概率，相应地，“竞争”策略的概率则分别为1-x和1-y，其中x、y∈[0，1]。政府主体针对企业间协同创新行为也存在资助与不资助两种策略，其中政府G选择“资助”策略的概率为z，选择“不资助”的概率为1-z，z∈[0，1]。并且，x、y、z均为时间t的函数。

假设2企业A和B单独创新时净收益为πA和πB；考虑现行的双积分政策，当企业A和B均选择“合作”创新时，将为企业带来额外的技术收益QHλ（R）。其中：R为合作创新产生的技术量，以传统燃油车续航里程为标准，即500公里/箱油，则500×R为新能源汽车满电续航里程；Q为新能源汽车续航里数为R时的市场需求增量；H为新能源汽车（NEV）积分的单位售价；λ为生产一辆续航里数为R的新能源汽车所获得的NEV积分，λ=6R+0.8。此外，当政府选择“资助”策略时，企业A与B之间的协同创新成果将获得研发经费支持F及技术创新奖励I。同时，受政府间接资助的影响，政府资助企业创新行为将会提高企业创新收益，假设该提高比例为θ，θ＞1。超额收益为企业双方共同分配，企业A的分配系数为δ，企业B的利益分配系数为σ，且δ∈[0，1]，σ∈[0，1]，δ+σ=1。

假设3在协同创新过程中，额外的技术收益需要企业投入对应的研发成本其中k为研发成本系数［16］。此时，研发投入分配系数与利益分配系数保持一致。同时，考虑技术研发的风险性，参照孙凯与郭稳［17］的研究，将因研发投入而产生的风险系数设定为ri，0＜ri＜1。即当企业A选择“合作”时所面临的研发投入风险为

假设4由于新能源汽车企业创新主体的资源禀赋不对等，各自追求的目标也不同，这使得在协同创新过程中经常出现“搭便车”情形，造成研发投入多的企业创新收益减少。即，当一个企业选择“合作”策略而另一个企业选择“竞争”策略时，后者由于“搭便车”可以获得部分收益，将该收益设定为Ni。

假设5政府主体将以税收的形式从新能源汽车企业间的协同创新行为中获利，假设税率为s，即政府获得企业总的创新收益的比例为s。当政府选择“资助”措施时，政府将给予创新企业研发经费支持、高水平技术奖励，此外还包括研发资助，如为保护企业创新产权所支付的费用C。

表1对本文主要参数的含义进行了说明。

表1 变量说明Tab.1 Definition of variables

1.2 模型构建及均衡策略求解

根据上述假设，构建新能源汽车企业A、B以及政府主体的演化博弈支付矩阵，如表2所示。

表2 协同创新系统博弈支付矩阵Tab.2 Payment matrix of cooperative innovation system

其中，f(x，y，z)、g(x，y，z)及h(x，y，z)分别表示新能源汽车企业A、B以及政府的复制动态方程。

令多主体的复制动态方程均为0，求解纳什均衡点，即

通过求解式（8），得到新能源汽车企业A与B及政府间的三方博弈系统中具有实际意义的均衡点有8个，分别为E1=(0，0，0)、E2=(1，0，0)、E3=(0，1，0)、E4=(0，0，1)、E5=(1，0，1)、E6=(1，1，0)、E7=(0，1，1)、E8=(1，1，1)。

根据博弈主体的复制动态方程组，可以得到雅可比矩阵，如式（9）所示。

表3 展示了协同创新系统局部均衡点及其特征值，表4进一步表明各均衡点的稳定性条件。

表4 协同创新系统的均衡点稳定性条件Tab.4 Stability condition of equilibrium point of cooperative innovation system

2 均衡点稳定性分析

通过对8个可能的演化均衡点的特征值进行分析，发现新能源汽车企业协同创新系统的稳定性受到了参数取值的影响。具体来说，4种情形下这个三方博弈系统存在演化稳定策略（evolutionarily stable strategy，ESS）。为了清晰地展示新能源汽车企业间协同创新策略及政府选择的演化均衡过程，采用Matlab软件分别仿真模拟不同情形下多主体的策略的复制动态过程，用于验证上述理论推导的4个系统均衡状态的稳定性。仿真模型聚焦于分析整体系统的行为趋势及相关因素驱动，因此所有仿真参数的设置主要考虑各个相关因素的变化对两家企业和政府主体策略选择的敏感性，并不代表现实中新能源汽车企业协同创新系统中各参与主体的支付及收益值。由于现实中数据获取难度较大、数据质量较差等问题，本文在现有研究［18-19］的基础上结合前述模型假设进行参数设定。在验证系统均衡点的稳定性过程中，均假设初始状态下新能源汽车企业A与B均以0.5的概率在协同创新过程中选择“合作”策略，在此过程中政府主体也以0.5的概率选择“资助”策略，即该系统的初始状态为（0.5，0.5，0.5）。4种情形下仿真参数的设置如表5所示。

表5 仿真参数设置Tab.5 Simulation parameter setting description

2.1 均衡点1：E1（0，0，0）

当s(θ-1)(πA+πB)＜C时，即当政府从间接资助新能源汽车企业创新行为过程中获得的收益小于间接资助成本时，均衡点E1（0，0，0）为系统的稳定点，其对应的策略为（竞争，竞争，不资助）。在该情形下，两家新能源汽车企业在协同创新过程中均会选择“竞争”策略，彼此之间将无法获得技术共享所带来的超额技术收益，从而陷入“囚徒”困境。同时，政府因资助成本高于其可能获得的最低资助收益，也将选择“不资助”策略。

如图1所示，在情形1下，因为政府的资助成本高于其所获得的最低收益，其资助意愿逐渐降低，策略选择偏向于“不资助”新能源汽车企业协同创新。在该情形下，企业A与B因为合作创新激励较低而选择“竞争”策略。其中，企业A可能获得的协同创新收益比例高于企业B，在演化初期呈现出合作意愿上升的态势，但因企业B合作意愿急剧下降，企业A的选择“合作”策略的概率逐渐降低，缓慢趋向于0。

图1 E1（0，0，0）的稳定性检验Fig.1 Stability test of E1（0，0，0）

2.2 均衡点2：E4（0，0，1）

当s(θ-1)(πA+πB)＞C时，即当政府从间接资助新能源汽车企业创新行为过程中获得的最低收益高于其所支出的间接资助成本时，均衡点E4（0，0，1）为系统的ESS点，其对应的演化稳定策略为（竞争，竞争，资助）。此时，虽然企业A与企业B依旧选择“竞争”策略，但是政府因资助企业创新行为所获收益高于其支付成本，政府主体将选择“资助”策略。

从表5可知，相较于情形1，情形2通过改变C、F和I的取值，使其满足条件②，其仿真结果如图2所示。系统中各主体的初始概率均为0.5，经过主体多次重复博弈后，政府提高了其选择“资助”策略的概率，企业A与B由于从协同创新中可能获得的收益低于其所面临的合作研发风险，因而两家企业选择“竞争”策略的意愿更加强烈，从而陷入“囚徒”困境。

图2 E4（0，0，1）的稳定性检验Fig.2 Stability test of E4（0，0，1）

2.3 均衡点3：E6（1，1，0）

通过改变协同创新技术产出水平、研发成本系数以及政府间接资助产出，使仿真模型满足条件③。如图3所示，在两家企业和政府的初始概率均为0.5时，政府获得的资助收益小于其投入，政府主体选择“资助”策略的概率呈现先升后降的态势，最终达到均衡状态，即选择“不资助”策略。在情形3中，因为协同创新所获得的超额技术收益高于其面临的研发风险，企业A与B选择“合作”策略的概率逐渐上升，最终均选择“合作”策略。其中，A企业因为协同创新利润分配比例较高，其趋向均衡状态的速度快于企业B。

图3 E6（1，1，0）的稳定性检验Fig.3 Stability test of E6（1，1，0）

2.4 均衡点4：E8（1，1，1）

与情形3相比，情形4降低了政府对于新能源汽车企业协同创新的投入水平，通过绘制该情形下主体之间的演化博弈过程（见图4），发现新能源汽车企业A与B最终均选择“合作”策略，政府也偏向于“资助”策略。在该情形下，两家企业不仅可以获得协同创新的超额技术收益，还可以获得政府的正向激励，从而加快了趋向稳定状态的速度。同时，企业缴纳的超额技术收益税收超过政府的资助成本，政府的资助产出比显著提高，政府最终也将选择“资助”策略。

图4 E8（1，1，1）的稳定性检验Fig.4 Stability test of E8（1，1，1）

3 数值实验与仿真

通过对于我国新能源汽车企业协同创新过程的分析，发现该过程可以划分为4个阶段，分别对应前文分析中的4种情形。首先，在初始状态下，因为同质企业间长期存在竞争关系，使得企业间合作创新的意愿几乎为零，而此时政府没有认识到企业间协同创新的重要性，因此，对应情形1，此时博弈方的策略集为（0，0，0）。其次，在协同创新初期，政府主体率先认识到企业间协同创新对于行业技术发展的重要性，为企业之间的协同创新提供相关资助，但此时企业依旧对合作创新持观望态度，因此，对应情形2，此时博弈方的策略集为（0，0，1）。再次，在协同创新过程中期，受益于政府的大力资助，各企业逐步提高其合作创新的意愿，因此，对应情形4，此时博弈方的策略集为（1，1，1）。最后，在协同创新后期，政府资助逐渐离场，但是企业受到合作创新的协同效应的正向激励，主动选择合作创新的意愿高涨，从而在新能源汽车行业领域形成良性的协同创新发展格局，因此，对应情形3，此时博弈方的演化稳定策略集为（1，1，0）。

新能源汽车企业间协同创新发展后期是理想的均衡状态，即E6（1，1，0）。为了加快实现我国新能源汽车行业协同发展步伐，有必要分析关键因素对于系统演化博弈的影响，以考察实现理想均衡状态的现实路径。当前，我国新能源汽车行业协同创新系统尚处于初期阶段，政府发挥着重要作用，政府如何推动创新系统发展成为亟须解决的课题。企业初始意愿、双积分政策、税率及政府资助等因素与政府行为密切相关，因此，接下来将通过仿真模拟上述4个因素的变化对于协同创新系统发展的影响。其中，双积分政策同时考虑了积分价格及配给两个维度，政府资助被细化为直接资助与间接资助。

3.1 初始意愿改变对协同创新系统演化的影响

初始意愿是博弈方的主观指标，无法客观衡量，但是在演化博弈过程中的作用举足轻重。为了分析博弈各方初始意愿对协同创新系统到达理想均衡状态的影响，通过设置差异化的初始意愿，即（0.1，0.1，0.1）、（0.5，0.5，0.5）以及（0.9，0.9，0.9），分别绘制新能源汽车企业A、B和政府3个主体的动态演化图。由图5可知，当企业合作创新的研发投入风险低于其所获得的超额技术收益时，初始意愿的改变将不会影响新能源汽车行业最终走向协同创新的稳态，仅改变其趋向稳态的速度。一般来说，当企业初始合作意愿较高时，其趋向稳定状态的速度将加快。与企业不同，政府主体的演化过程对初始资助意愿的影响更为敏感。具体来说，当政府初始资助意愿较低时，如P′G=0.1，在系统演化过程中政府的资助概率先快速上升，然后下降并趋于稳定；但当政府初始资助意愿较高时，如P′G=0.9，政府主体在多次博弈后趋向选择“不资助”策略的速度更快。即，对政府而言，初始资助意愿过高反而更容易达到稳定状态。

图5 初始意愿对协同创新系统的影响Fig.5 The impact of initial willingness on the collaborative innovation system

上述分析表明，当企业协同创新的研发投入风险低于其所获得的超额技术收益，且政府的资助总额大于其获得的最低资助收益时，博弈各方的初始意愿仅对系统达到理想均衡状态的速度产生影响，但不会改变系统的稳定状态。一般来说，企业的初始合作意愿和政府的初始资助意愿越高时，新能源汽车行业协同创新系统趋于理想均衡状态的速度越快。

3.2 双积分政策对协同创新系统演化的影响

在新能源汽车后补贴时代，作为典型的优惠性政策，双积分政策在推动我国汽车行业转型发展过程中发挥着重要作用。本文重点考虑新能源汽车积分单位价格和配给标准发生变化对新能源汽车行业协同创新系统演化的影响。

通过设置差异化的新能源汽车积分价格，分析该价格的变化对于博弈各方演化趋势的影响。具体来说，新能源汽车（NEV）积分价格分别设置为2、4、6，其他变量均保持不变。由图6可知，新能源汽车积分价格的变化不会改变整体系统的稳定均衡状态，仅对各博弈主体趋向稳态的速度产生影响。一般来说，设置更高的新能源汽车积分将会使得系统加快达到理想的均衡状态。同时，博弈各主体对于较低的积分价格更加敏感，积分单位市场价格较低将显著降低系统趋于稳定的速度。

图6 新能源汽车积分价格对协同创新系统的影响Fig.6 The impact of NEV integral price on the collaborative innovation system

为了分析积分配给标准的影响，在仿真过程中通过设置不同的新能源汽车积分配给系数，模拟不同配给标准下协同创新系统演化过程。图7为不同配给标准下博弈多方的演化趋势图。与单位积分价格的影响类似，提高新能源汽车配给标准将会加快系统整体趋于理想均衡状态。但是，在市场机制的作用下，更为宽松的新能源汽车积分配给标准将降低单位积分的价格，使得新能源汽车企业获得的积分总价值保持恒定。

图7 新能源汽车积分配给对协同创新系统的影响Fig.7 The impact of NEV integral assignment on the collaborative innovation system

研究表明，双积分政策的实施对于推动我国新能源汽车行业协同创新发展起到了正向的促进作用。更高的新能源汽车积分价格和配给标准使得企业趋向于协同创新，以期掌握更为先进的电池技术，从而获得更多的积分收益。

3.3 税率变化对协同创新系统演化的影响

作为调节经济的重要手段之一，税收优惠政策常被用于扶持特殊行业的发展。相应地，不同的税率对新能源汽车企业的策略选择产生影响。本文分别设置15%、20%和25%的企业所得税率，仿真不同税率标准下博弈主体之间动态策略的演化趋势，分析税率变化对系统均衡状态的影响。

从图8可知，当对新能源汽车企业设置无差别的税率标准时，企业间协同创新的意愿对税率变化的敏感度较低。尤其对新能源汽车行业内龙头企业而言，税率波动对提升企业间合作意愿的影响微弱。对相对弱势的企业而言，政府收取更高的税率反而会促进该企业协同创新的合作意愿，提升到达稳态均衡的演化速度。与企业不同，政府主体的策略选择对税率的波动更加敏感，更高的税收收入（s=25%）会使得政府主体在短期内提高资助意愿，但是随着博弈次数的增加，政府的资助意愿逐渐降低，并缓慢趋向于稳定的“不资助”策略；当税率水平较低时（s=15%），政府的资助意愿迅速下降，其趋向均衡状态的速度大幅提升。

图8 税率对协同创新系统的影响Fig.8 The impact of tax rates on the collaborative innovation system

上述分析表明，税率的设置影响了新能源汽车行业协同创新系统达到理想均衡稳态的速度。虽然较低的税率对于扶持新能源汽车行业发展起到了一定的作用，但是在双积分政策实施后继续设置无差别的行业低税率标准将不利于企业间的协同创新。

3.4 政府资助对协同创新系统的影响

在政府资助的激励下，我国新能源汽车行业加快发展步伐，产业规模持续扩大，位居世界首位。将政府资助划分为间接资助与直接资助，分别模拟不同类型下资助数额变化对新能源汽车行业协同创新过程的影响，并绘制该系统的动态演化图。

图9展示了间接资助对新能源汽车行业协同创新系统演化的影响。在其他变量保持不变的基础上改变间接资助的取值，分别设定为100、180和260。仿真结果表明，间接资助的提高无法提供企业选择“合作”策略的意愿，而且强势企业的策略选择对间接资助的敏感度更低。相较而言，政府主体的策略选择受间接资助水平变化的影响更加显著：当间接资助水平较低时（C=100），政府选择“资助”策略的概率较高，但是在系统主体多次博弈后，政府依然无法完全收敛于1；当C取值更高时，政府资助概率收敛于0的速度显著提升，即当C=260时，政府到达理想均衡状态的速度快于C=180时。

图9 政府间接资助对协同创新系统的影响Fig.9 The impact of indirect government funding on the collaborative innovation system

直接资助主要包含研发经费支持和技术创新奖励，是企业从政府直接获取的资助，也是企业收益的一部分。通过设定差异化的取值，分析直接资助对协同创新系统演化的影响。如图10所示，对新能源汽车企业而言，直接资助提升了企业之间的协同创新概率，更高的直接资助水平加快了企业趋向理想均衡状态的速度，而且行业中弱势企业的策略选择对直接资助水平的提高更加敏感。与间接资助的影响类似，政府的策略选择与其设置的直接资助水平密切相关。当直接资助处于较低的水平时，政府在多次博弈后提升了其资助概率，但是无法形成稳定决策状态。因此，较高的直接资助会在短期内促进系统达到理想均衡状态，加快我国新能源汽车行业的协同创新进程，从而避免社会资源的浪费。

图10 政府直接资助对协同创新系统的影响Fig.10 The impact of direct government funding on the collaborative innovation system

研究表明，政府资助水平对推进行业协同创新过程产生了影响，其中企业对间接资助的敏感度较低，对直接资助的敏感度较高。因此，为了有效推动我国新能源汽车行业技术创新，政府应当通过较高的直接资助对企业进行激励，引导企业主动选择协同创新策略，从而促使新能源汽车行业的协同创新系统尽快达到理想均衡状态。

4 结语

本文采用演化博弈方法，从“竞合理论”视角出发，构建了包含两家新能源汽车企业和政府的三方博弈模型，同时考虑了现行双积分政策的影响，探究了政府参与下新能源汽车企业协同创新策略选择及其均衡状态，以仿真结果为基础，重点分析了多种关键因素的变化对于新能源汽车行业的协同创新系统向理想均衡状态演化的影响，得到了以下研究结论。

首先，我国新能源汽车行业协同创新系统存在4个可能的演化均衡点，分别对应协同创新过程中的四个阶段。在初始阶段，同质企业间的竞争关系使得企业选择“竞争”策略，此时政府未认识到行业协同创新的重要性；随着政府开始重视协同创新对新能源汽车行业发展的影响，其会率先通过资助的方式引导企业选择合作创新，但此时企业依旧对“合作”创新持观望态度；在协同创新的过渡阶段，企业可以获得协同创新带来的超额技术收益，还将获得政府资助，此时行业内协同创新意愿逐渐提升；在协同创新的后期，新能源汽车行业形成了良性的协同创新氛围，企业主动选择协同创新的意愿高涨，此时政府资助逐渐退坡直至最终取消。

其次，在双积分政策实施背景下，企业主体在协同创新系统中的策略选择与其所获得的超额收益密切相关，而政府是否选择“资助”企业主要取决于其最低收益是否可以覆盖其资助成本。

最后，博弈主体的初始意愿、双积分政策的实施以及政府直接资助力度均促使新能源汽车行业协同创新系统快速到达成熟阶段，而税收优惠政策和政府间接资助水平将降低协同创新系统达到理想均衡状态的速度。

以光束汽车项目为例，2019年宝马集团与长城汽车围绕新能源汽车领域展开合作，通过“联合研发”在平等互补的基础上探索全新共赢模式，表明了行业协同创新系统是推动新能源汽车领域技术发展的重要途径。对我国新能源汽车企业而言，行业协同创新系统的建立离不开政府与企业的共同努力。创新系统从“非合作创新”转化为“合作创新”的前提是，企业因“合作创新”所获得的政府资助和超额技术收益超过其所面临的研发风险。同时，协同创新系统内各主体的策略转变不仅依赖于企业主体的初始合作意愿，更离不开政府的引导与支持。

基于上述研究结论，本文提出以下管理建议。①创新系统转化的内在驱动源自企业间的初始合作意愿，而政府大力宣传协同创新优势是提高企业管理者初始合作创新意愿的主要途径。②博弈主体决策转化的外在驱动因素众多，主要包括双积分政策和政府直接资助。政府应当积极监督双积分交易市场，保证新能源汽车积分的交易价值，提升企业的积分交易热情。同时，政府应加大直接资助力度，通过研发支持、技术创新奖励等手段引导行业内形成协同创新系统。③新能源汽车企业“合作创新”策略转化也会受税收优惠政策实施的影响，因此，政府在引导企业决策时还应重点辨别新能源汽车企业发送的虚假创新信号，避免事后扶持政策带来的“寻补贴”行为。

本文建立了包括非对称企业、政府在内的协同创新系统，研究发现对促进我国新能源汽车行业建立协同创新系统具有一定的借鉴价值。然而，围绕该领域需要投入更多的努力，例如，进一步探索影响行业间协同创新系统的关键因素，重视新能源汽车企业协同创新策略的微观决策机制，等等。